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As 5 principais utilidades do Machine Learning para o seu e-commerce
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Por: Matheus Souza
Atualizado há 4 anosA análise de dados é uma atividade fundamental para que o gestor tome as melhores decisões para seu negócio. Existem diversas formas de se analisar dados, porém uma vem ganhando muita importância nos últimos anos: o Machine Learning.
Quer entender melhor como o Machine Learning pode ajudar seu e-commerce? Leia esse post até o final e fique por dentro do assunto!
A diferença entre análise de dados e ciência de dados
O Machine Learning é uma forma diferente de se analisar dados. Ele é baseado na Ciência de Dados (em inglês, Data Science), que utiliza uma abordagem diferente se comparado à tradicional Análise de Dados (em inglês, Data Analytics). Entenda a diferença entre os dois métodos:
Data Analytics
Essa é a forma tradicional de se analisar dados. Ela feita de forma intuitiva, onde o gestor analisa o comportamento de indicadores através de uma série de gráficos e relatórios, geralmente organizados em dashboards. Ao se analisar dados dessa forma, o gestor tenta encontrar padrões nos dados e identificar oportunidades para aumentar vendas, diminuir custos, entre outros.
Essa forma de analisar dados é a mais utilizada pelas empresas e continua sendo extremamente importante na tomada de decisões. Porém nos últimos anos, o Data Science vem ganhando espaço para complementar esse processo de análise.
Data Science
Ao invés de utilizar a análise intuitiva de gráficos por uma pessoa, esse método utiliza técnicas de estatística e programação para analisar dados. Os modelos estatísticos normalmente são usados para prever o comportamento futuro de dados e, com isso, o gestor pode tomar melhores decisões.
Mas como isso é feito? Primeiramente, o cientista de dados extrai, organiza e consolida os dados necessários, assim como faz um profissional de BI (business intelligence). A partir daí, ele estuda profundamente os dados e aplica modelos estatísticos por meio de programação, usando linguagens com Python e R. No final do processo são criados algoritmos com objetivos específicos, como por exemplo: prever as vendas futuras, prever esgotamento de estoques, identificar prováveis fraudadores em compras, identificar os melhores perfis de clientes para seu negócio, entre outros.
São diversas as possibilidades de analisar dados pelo Data Science. É um método muitas vezes mais eficaz e escalável do que a análise pelo Data Analytics, porém costuma ser mais complexo e demorado.
Machine Learning e Ciência de Dados: a tecnologia a favor do seu e-commerce
E o que tudo isso tem a ver com Machine Learning?
Machine Learning é o termo em inglês que significa aprendizado de máquina. É uma técnica que, assim como Data Science, utiliza programação para aplicar modelos estatísticos na análise de dados. Porém, enquanto os modelos de Data Science são mais estáticos, os modelos de Machine Learning são criados para ser escaláveis e dinâmicos. Um projeto de machine learning envolve o trabalho conjunto de cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Enquanto o primeiro estuda os dados e constrói algoritmos, o segundo automatiza a aplicação desses algoritmos de forma eficiente e replicável.
Os modelos de Data Science podem ser caros para a maioria das empresas, mas o Machine Learning, por ser escalável, surge como uma alternativa mais barata e é oferecido por uma série de empresas.
As 5 principais utilidades do Machine Learning para o seu e-commerce
O Machine Learning traz uma série de utilidades e vantagens competitivas para o e-commerce. Listamos, aqui, as 5 principais:
1. Análise antifraude
Quase todos os e-commerces precisam contar com sistema antifraude. Trata-se de um sistema que mapeia e monitora o hábito de compra dos compradores e prevê o nível de risco de fraude. Conforme classificação de risco, a compra pode ser aprovada ou não. Isso reduz a chance de o e-commerce perder dinheiro caso entregue o produto para um fraudador. Existem algumas empresas que oferecem o serviço de antifraude, sendo a Clearsale a mais conhecida.
2. Análise de recomendação de produto
O modelo de Machine Learning também permite que seu e-commerce venda mais por meio de recomendação de produtos. Quando o cliente está na página de algum produto, sua plataforma de e-commerce pode indicar a ele outros produtos similares ou complementares. Isso tem o objetivo de aumentar a conversão e o ticket médio, além de facilitar a experiência do cliente. O algoritmo tem como objetivo o de indicar os produtos mais adequados para cada usuário, usando informações comportamentais dele e de outros usuários para tomar essa decisão.
3. Análise de previsão de vendas e estoque
Gerenciamento de estoque é um dos grandes desafios do e-commerce. E o machine learning é ideal para prever as vendas futuras de cada produto. Assim é possível identificar quando seu estoque ficará baixo no futuro, qual o melhor momento para repor estoque e em qual quantidade. Assim fica mais fácil gerenciar seus estoques para evitar perda de vendas por falta de estoque e evitar prejuízos com excesso de estoque.
4. Análise de precificação
Determinar o preço de produtos é uma questão difícil. Além do custo total do produto e da margem de lucro aplicada é preciso atentar-se ao preço praticado pela concorrência, ao valor que o cliente atribui ao produto e a uma série de outros fatores. Como saber se é melhor aumentar, diminuir ou manter o preço de cada produto. Usando o Machine Learning é possível identificar quais as melhores oportunidade de aumentar ou reduzir preços para maximizar os resultados do seu e-commerce, buscando maximizar a lucratividade ou receita.
5. Otimização de campanhas de Marketing
Para desempenhar bem em suas campanhas de Marketing é preciso analisar seus investimentos e tomar decisões, como por exemplo: pausar campanhas, aumentar CPC, mudar a comunicação, entre outros. Os analistas de performance costumam fazer essa análise de forma recorrente usando Data Analytics. Porém os modelos de Machine Learning podem ser usados para facilitar essa análise automaticamente.
O Machine Learning ideal para os pequenos e-commerces
Agora que você conhece o que o Machine Learning e a ciência de dados podem fazer pelo e-commerce, deve estar pensando: “essa tecnologia tão avançada está muito disponível apenas para os grandes e-commerces”. Não é bem assim.
Nos pequenos e-commerces, uma das etapas que mais demanda tempo é a captação e tabulação de dados, para serem analisados. Com a automatização desse processo, eliminam-se horas de trabalho desgastante, desnecessário e que dependeria da contratação de um analista de B.I.
A PlanD é a solução ideal para que o gestor de e-commerce consiga acompanhar e fazer a gestão descomplicada de seu e-commerce.
Na área de análise de dados, por meio da automatização de dados de diferentes fontes – como a PlanD disponibiliza dashboards em tempo real e ajuda os gestores a analisar os dados.
Já em ciência de dados, a PlanD atua com Machine Learning, oferecendo a tecnologia para trabalhar com a análise estatística de dados em análise de previsão de vendas e estoque, análise de precificação e otimização de campanhas de Marketing.
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