Por Bento Ribeiro*

A cada ano que passa, a sociedade, de maneira geral, fica mais complexa. Os interesses, a maneira de falar, a moda, as crenças, a sexualidade, o entretenimento, tudo se transforma e, assim, se transformam também as necessidades dos usuários. O cliente demanda cada vez mais personalização em sua experiência, um atendimento que considere suas particularidades, ele não quer ser mais um. É necessário oferecer recomendações e promoções especiais para esse consumidor, mostrar que o conhece.

Mas como proporcionar esse tipo de experiência a milhares de clientes? Parece humanamente impossível, e é aí que entra a inteligência artificial (IA). Você já deve ter ouvido alguém dizer que os dados “são o novo petróleo”, não é de hoje que o mercado começou a valorizá-los, tanto que já existe legislação específica para o seu tratamento. A partir da análise de uma quantidade enorme de dados, feita com velocidade e precisão, é possível personalizar a jornada do cliente levando em conta seus gostos, preferências, aversões e necessidades, elevando assim o tíquete-médio e aumentando a recorrência de suas compras.

Outro ponto em que o sistema faz toda a diferença é na cadeia logística. De acordo com estudo da empresa de consultoria Gartner, 50% das organizações da supply chain investirão em tecnologias que suportam inteligência artificial (IA) e recursos de análise avançadas até 2024. Utilizando big data, é possível prever a demanda de consumo, entender onde devem estar localizadas dark stores, evitar falta ou excesso de estoque e evitar desperdício de recursos. Ela pode ainda analisar dados relacionados ao fornecedor, tais como desempenho de entrega dentro do prazo, auditorias e avaliações, otimizar rotas, maximizar o carregamento de caminhões, melhorando assim a velocidade de entrega, reduzindo o valor do frete e a pegada ambiental.

Um exemplo da aplicação da inteligência de dados é o case da Mondelez. A empresa buscava:

• visibilidade e previsibilidade do sell-out (venda ao consumidor final)
• sincronização do sell out com o sell-in (venda B2B)

Com a tecnologia da Infra.data, foi possível prever tendências e indicar o abastecimento ideal. O resultado foi uma acuracidade entre 65% e 85%.

Ações implementadas:	Ganhos efetivos:
●    Categorização de histórico de dados entre: próprios, do mercado e de clientes ●    Integração, limpeza e enriquecimento de dados obtidos do histórico ●    Aplicação de redes neurais de aprendizado cruzado e individual	●    melhor alinhamento e aderência ao planejamento ●    redução de estoque na cadeia ●    balanceamento de DOH ●    redução da ruptura ponderada ●    melhoria nos indicadores de performance (OCT, CFR, OTIF) ●    melhor tempo de resposta às sazonalidades ●    melhoria no write-off por shelf life

É claro que existem decisões que se sobrepõem às previsões, e a simbiose entre a inteligência natural e a artificial é que vai trazer os melhores resultados para cada negócio. A tecnologia não chega para substituir o ser humano, mas substitui planilha de excel, libera as pessoas de um trabalho míope e dá suporte para que possam tomar melhores decisões. A IA é capaz de reconhecer padrões, analisar possibilidades e oferecer soluções, mas há de se levar em conta as escolhas estratégicas da empresa: se eu sei que vou tirar um produto de linha, vou querer escoar esse estoque, ou se minha intenção é aumentar meu market share, a decisão não é baseada em lucro e prejuízo apenas.

Se engana quem pensa que o uso dessa ferramenta é assunto para os grandes players, quanto menor a empresa, mais importante é ter esse suporte, porque o pequeno tem menor margem e menos visão, já que dificilmente conta com um time para fazer essas análises. Hoje já conseguimos produtizar essa ferramenta, em vez de tratar cada cliente como um projeto, que leva tempo e não é acessível para os pequenos negócios, nossos clientes utilizam uma mesma versão de software, o que torna tudo mais simples.

O algoritmo precisa de algum histórico para trabalhar, porque ele aprende do passado e infere o que vai acontecer, mas esse aprendizado pode ser curto, com poucos dados internos já é possível iniciar – a partir, por exemplo, de fontes como máquinas de cartão, planilhas, ERP – e eles serão enriquecidos com o cruzamento de informações sobre clima, sazonalidade, eventos externos.

Os avanços tecnológicos em big data, o desenvolvimento de algoritmos e o aumento do poder de processamento apontam para um futuro promissor, com soluções cada vez mais sofisticadas que contribuirão para a eficiência do commerce on e offline e para que o consumidor tenha uma experiência fluida, conveniente e de máxima qualidade.

*Bento Ribeiro é diretor da unidade de negócio Infradata na Infracommerce

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