A IA do tipo recomendação é uma tendência crescente no setor de varejo, com o objetivo de oferecer aos clientes experiências de compra personalizadas. Este artigo apresenta uma introdução básica à IA do tipo de recomendação e suas aplicações no varejo físico.

Um dos principais objetivos dos varejistas na era moderna é entender e antecipar as necessidades e preferências de seus clientes. Os sistemas de IA do tipo recomendação usam algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados e fazer recomendações aos clientes em tempo real. Isso pode ajudar os varejistas a melhorar a experiência de compra e aumentar a satisfação do cliente.

“Diga-me o que fazer com essa coisa”

O sistema começa a incorporar saídas de IA/ML nos fluxos de trabalho de negócios. E sugira ações e objetos.

Por exemplo, os sistemas de IA do tipo Recomendação podem analisar o histórico de compras do cliente, o comportamento de navegação e as atividades nas redes sociais para recomendar produtos nos quais um cliente provavelmente esteja interessado. Essas recomendações podem ser baseadas em vários fatores, incluindo popularidade do produto, preferências do cliente e dados em tempo real, como promoções e descontos atuais.

Além de melhorar a experiência do cliente, a IA do tipo recomendação também tem o potencial de ajudar os varejistas a aumentar as vendas e a receita. Ao sugerir produtos que um cliente tem maior probabilidade de comprar, os sistemas de IA do tipo recomendação podem ajudar os varejistas a aumentar as taxas de conversão e impulsionar a fidelidade do cliente.

Exemplos de IA do tipo recomendação no varejo físico:

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• Você tem um grande número de clientes. O sistema sugere produtos nos quais um cliente provavelmente se interessará, com base em seu histórico de compras, comportamento de navegação e atividade nas redes sociais.

• Você tem um grande número de produtos. O sistema sugere produtos que provavelmente serão populares ou venderão bem em tempo real, com base em dados em tempo real, como promoções e descontos atuais.

• Você tem um grande número de produtos. O sistema sugere produtos que se complementam, com base no histórico de compras do cliente e no comportamento de navegação.

• Você tem um grande número de produtos. O sistema sugere produtos que provavelmente venderão bem durante determinadas temporadas ou eventos, com base em dados históricos de vendas.

•Você acha que tem 1.000 clientes prestes a desistir. E agora?

•Você tem 1.000 clientes reclamando ao mesmo tempo. O que você deve fazer com cada um deles?

• Você tem 10.000 clientes altamente fiéis. Você quer encontrar outros 20.000 que também tenham maior probabilidade de se tornarem altamente leais.

•Você deseja que cada usuário em seu aplicativo móvel exiba conteúdo diferente (anúncios, ofertas, produtos) com base em seus interesses.

•Você é gerente de compras. Você quer que o sistema informe as quantidades ideais para seus novos pedidos.

Em conclusão, Tipo de recomendação #artificialintelligence é um fator-chave no futuro do varejo físico. Ao fornecer recomendações em tempo real aos clientes com base em suas preferências e comportamentos, os sistemas de IA do tipo recomendação estão ajudando os varejistas a criar uma experiência de compra mais personalizada que impulsiona a satisfação e as vendas do cliente. À medida que a tecnologia continua evoluindo, a IA do tipo recomendação desempenhará um papel cada vez mais importante no sucesso dos negócios físicos de varejo.

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