Dá para estimar melhor, você sabia?
Em um mercado que tem sido surpreendido constantemente pelas inovações criadas pelas startups, famosas por seus negócios enxutos, ágeis e inovadores, as empresas de uma forma geral – desde as em estágio inicial até grandes corporações – presam ainda mais pela eficiência para se manter à frente e sustentar seus negócios. Se dá para fazer mais com menos, melhor. Se dá para fazer melhor em menos tempo, ótimo. E se dá para estimar o potencial de mercado, opa, vamos lá!
Por mais inovadora e tomadora de risco que uma empresa seja, previsibilidade e embasamento sempre são determinantes para construir uma estratégia. E para tal, dados sempre foram fundamentais para direcionar as tomadas de decisão.
O que a Inteligência Artificial vem a colaborar é na forma de gerir essas informações e gerar insights mais assertivos relacionados a elas. Por exemplo: no comércio varejista, problemas com estoque – como: capacidade ociosa ou até mesmo lotação – podem significar até 30% de comprometimento no faturamento. Esse quase um terço é bastante significativo e impactante em termos de receita. Então, como evitar isso?
A existência de sistemas inteligentes, que possam trabalhar com análises preditivas e estimativas mais fundamentadas, é a chave para mitigar esse tipo de problema.
Sistemas de Business Intelligence são capazes de fornecer dados robustos e estruturados para a construção de modelos preditivos. É possível prever, portanto, com certo grau de confiabilidade: tempo médio do produto em estoque, potencial de mercado, previsão de demanda, entre outros indicadores absolutos, para estimar como deve se comportar a venda de determinado produto.
Essas mesmas informações combinadas com dados sobre o perfil dos clientes, informações geradas pelas lojas ou até padrão de consumo relacionado a determinado produto são capazes de gerar outro tipo de análise: a comparativa.
Nesse caso, o avanço está na customização relacionada ao cliente e seu perfil de compra, bem como compreender melhor a experiência do mesmo em relação à compra, à loja ou mesmo ao pagamento por aquele produto.
Essas informações combinadas atuam diretamente na experiência no contexto de compra, mas há ainda uma série de outros momentos em que essa estimativa pode demonstrar um grande ganho para empresa, como: relacionamento com esse cliente, atendimento pós-vendas, serviço de atendimento, ouvidoria, entre outros.
A grande sacada para se construir esses modelos de estimativa está no histórico de informação armazenado até então, para gerar inteligência sobre ele. É a partir dos padrões identificados que se faz possível traçar cenários com maior grau de acerto. Esses dados estruturados munindo o machine learning de informações tendem a criar sistemas cada vez mais robustos e estratégias cada vez mais personalizadas.
