O varejo é um setor em constante evolução, e os varejistas devem se manter à frente da concorrência se quiserem ter sucesso. A inteligência artificial tem o potencial de revolucionar o varejo ao fornecer modelos preditivos que podem ajudar os varejistas a tomar decisões informadas.

“Isso vai acontecer?”

A previsão é a chave para a tomada de decisão proativa no varejo. Modelos preditivos em tecnologias de IA permitem que as empresas antecipem tendências e eventos futuros, dando-lhes uma vantagem competitiva.

Modelos preditivos em tecnologias de IA podem fornecer aos varejistas informações valiosas sobre suas operações, permitindo que eles tomem decisões baseadas em dados que podem melhorar seus resultados. Por exemplo, a previsão de vendas pode ajudar os varejistas a otimizar seus níveis de estoque, enquanto modelos preditivos para downloads de aplicativos móveis podem ajudá-los a atingir os clientes certos com seus esforços de marketing.

Exemplos de IA do tipo predição no varejo físico:

• Previsão de vendas: Minhas vendas nesta loja cairão ou aumentarão nos próximos 30 dias?
• Downloads de aplicativos móveis: Quais clientes têm maior probabilidade de baixar nosso aplicativo móvel?
• Conformidade com o SLA de entrega: Quais fornecedores têm maior probabilidade de perder seus SLAs de entrega?
• Alocação de mão de obra: Como gerente de loja, você pode ver o tráfego previsto para as próximas horas para alocar mão de obra de forma eficaz.
• Status parental: Quais clientes estão prestes a se tornar pais?
• Elasticidade do preço: Se você alterar o preço de um item, como isso afetará os volumes de vendas? (previsão do escore de elasticidade)

Um dos principais aspectos tecnológicos dos modelos preditivos em IA é a capacidade de processar grandes quantidades de dados em tempo real. Os dados de varejo estão crescendo a uma taxa exponencial, e os varejistas precisam de soluções que possam ajudá-los a acompanhar esse crescimento. Modelos preditivos em tecnologias de IA podem analisar esses dados e fornecer insights que podem ajudar os varejistas a tomar decisões informadas.

Aqui está uma lista de áreas de negócios de varejistas nas quais os modelos preditivos podem ter um impacto:

1. Previsão de vendas: prevendo tendências futuras de vendas e otimizando os níveis de estoque
2. Comportamento do cliente: prever o comportamento do cliente, como hábitos de compra, probabilidade de compra e probabilidade de rotatividade
3. Marketing: prevendo a eficácia das campanhas de marketing, identificando o melhor público-alvo e otimizando os gastos com marketing
4. Cadeia de suprimentos: prevendo a demanda, prevendo os níveis de estoque e otimizando os cronogramas de entrega
5. Atendimento ao cliente: prever as necessidades de suporte ao cliente, os níveis de pessoal e identificar áreas para melhoria
6. Gerenciamento de inventário: prevendo os níveis de estoque, otimizando o estoque e reduzindo o desperdício
7. Otimização de preços: prevendo o impacto das mudanças de preços nas vendas e otimizando as estratégias de preços
8. Detecção de fraudes: prever e prevenir atividades fraudulentas, como compras ou devoluções fraudulentas
9. Rotatividade de funcionários: prevendo a rotatividade de funcionários e identificando áreas de melhoria para reter os melhores talentos
10. Segmentação de clientes: prevendo segmentos de clientes, como clientes de alto valor, e adaptando os esforços de marketing de acordo
11. Manutenção preditiva: prevendo falhas de equipamentos e otimizando os cronogramas de manutenção para minimizar o tempo de inatividade.

A aplicação do #artificialintelligence no varejo está configurado para mudar fundamentalmente a forma como os varejistas operam. Com modelos preditivos, os varejistas podem se tornar proativos e tomar decisões baseadas em dados que podem melhorar seus resultados e proporcionar uma melhor experiência de compra para seus clientes.

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