5 Empresas que usam grandes dados e inteligência artificial para melhorar o desempenho

Starbucks, Burberry e muito mais: Nathan Sykes lista formas inovadoras que as empresas estão usando grandes dados e inteligência artificial para melhorar o desempenho e aumentar as vendas. 

O mundo está avançando a um ritmo acelerado em muitas frentes, especialmente quando se trata de tecnologia, inovação e experiência moderna. Passamos de experiências em grande parte offline, um-a-um dos consumidores através de plataformas de desktop, para experiências móveis e adaptativas altamente personalizadas, contextualmente relevantes. Para acompanhar tudo isso, as empresas e organizações estão se voltando para plataformas de suporte mais avançadas, na veia dos grandes dados e análises. Várias empresas estão usando grandes dados e inteligência artificial para fazer com que seus processos e desempenho melhorem.

Mas a implantação de grandes dados e IA - ou aprendizagem de máquinas — collectively is about more than just making sense of data: trata-se de colocá-lo em uso. As empresas podem aproveitar as informações acionáveis que obtêm através de métricas avançadas para construir melhores campanhas, tomar decisões mais informadas e até mesmo prever o comportamento do cliente. Em publicidade e marketing, por exemplo, grandes dados e inteligência artificial podem ajudar a tornar a cópia do anúncio mais lucrativa. Alinhando o conteúdo com os cinco componentes da cópia bem sucedida e automatizando sua entrega, você pode garantir que ela tenha um impacto amplo e otimizado. Graças à economia gig, as empresas agora também são capazes de hire data scientistsde além das fronteiras.

Só para mostrar um pouco do poder por trás dessas tecnologias, vamos analisar mais de perto algumas empresas e marcas que utilizam tais plataformas para melhorar o desempenho e a eficiência e proporcionar melhores experiências aos clientes. Aqui estão 5 exemplos reais de empresas que utilizam grandes dados e inteligência artificial para impulsionar as vendas, fornecer experiências personalizadas e melhorar seus produtos.

1. Starbucks

Os exemplos óbvios - e muitas vezes super-hipeditados - são Amazon, Walmart, e outros grandes varejistas. Mas tais casos de uso são frutos de baixa pendência. A realidade é que muitas marcas que você pode não esperar estão usando IA e grandes dados - como a Starbucks, por exemplo.

A personalização é altamente valiosa para os consumidores nos dias de hoje, pois significa um serviço mais rápido, opções mais relevantes e melhores experiências em todos os sentidos. Grandes dados e métricas do cliente, incluindo informações em tempo real, tornaram possível oferecer opções de serviço mais direcionadas. A Starbucks está na vanguarda desteA empresa utiliza seu aplicativo móvel e vastas lojas de dados para exibir os pedidos preferidos dos baristas antes mesmo dos clientes chegarem ao balcão. Também melhora consideravelmente o desempenho, acelerando o tempo de pedidos e serviços, especialmente durante as horas de maior movimento.

Como funciona? Os membros do programa de recompensas da Starbucks e do aplicativo móvel freqüentemente o utilizam para pedir bebidas, telefonar em pedidos futuros e tirar proveito de benefícios exclusivos. Ao mesmo tempo, a empresa utiliza este serviço para reunir muitas informações sobre os hábitos e preferências de compra de seus clientes. É exatamente assim que eles podem fornecer informações de pedidos preferenciais aos baristas.

Mas a empresa também usa essas informações para construir campanhas de marketing e promoções mais relevantes, decidir locais para novas lojas ou negócios potenciais e até mesmo decidir futuras atualizações de menu.

2. Burberry

Burberry, uma marca de moda britânica proeminente, é também usando grandes dados e IA para impulsionar o desempenho, as vendas e a satisfação do cliente.

Naturalmente, seus clientes fazem uso de programas de fidelidade e recompensas através de um aplicativo móvel. Para aqueles que utilizam ativamente tais serviços, a Burberry pede que compartilhem dados e utiliza as informações coletadas para fornecer recomendações relevantes tanto para produtos on-line quanto para produtos em lojas.

O mais interessante é como isto se traduz nas lojas convencionais de tijolo e mosto Burberry. Os assistentes de vendas e os representantes da empresa têm acesso aos comprimidos da empresa que fornecem sugestões de compra e informações adicionais sobre clientes selecionados. Os funcionários podem ver o histórico de compras de um cliente, suas preferências e até mesmo a atividade de mídia social. Eles podem usar esses dados para proporcionar uma experiência mais personalizada, o que pode ajudar a impulsionar as vendas.

Por exemplo, digamos que você compra uma blusa on-line. Quando você visita a loja, um funcionário pode ver esta compra e recomendar bolsas ou acessórios correspondentes. Eles podem até sugerir itens que outros consumidores tenham comprado ao lado da mesma blusa.

Levando este conceito de conhecimento e informação digital em uma direção diferente, todos os produtos nas lojas Burberry têm etiquetas RFID exclusivas. Quando os compradores visitam uma loja, uma experiência de aplicação móvel se comunicará diretamente com eles sobre vários produtos. Eles podem ver de onde os produtos vieram, ou mesmo receber dicas de como modelá-los. É uma incrível fusão de envolvimento digital e físico que melhora seu serviço e resposta às necessidades dos clientes.

3. McDonald's

O mundialmente famoso fast food McDonald's está adotando a tecnologia moderna de muitas maneiras, inclusive usando grandes dados e inteligência artificial.

Seu aplicativo móvel atualizado permite que os clientes façam pedidos e paguem quase inteiramente através de seus dispositivos móveis. Para tornar a experiência muito mais agradável, eles também ganham acesso a acordos exclusivos. Em troca da conveniência, o McDonald's coleta informações essenciais sobre seu público. Eles podem ver quais alimentos e serviços os clientes encomendam, com que freqüência ou até mesmo se visitam o drive-thru ou se entram. Todos estes dados permitem promoções e ofertas mais direcionadas. Na verdade, os clientes japoneses que utilizam o aplicativo móvel da empresa gastar uma média de 35% a mais por causa de recomendações pontuais, pouco antes de estarem prontos para pedir alimentos.

4. Spotify

Spotify não é diferente da Netflix na forma como utiliza IA e grandes dados para fornecer melhores playlists e recomendações de conteúdo de streaming a seus usuários. A característica Discover Weekly é um excelente exemplo disso em ação. Cada semana, Spotify oferece a cada usuário uma playlist personalizada com recomendações musicais baseadas em seu histórico de audição e de navegação. É como uma mixtape com curadoria da plataforma, oferecendo novas faixas e artistas, mostrando novos gêneros que você poderá desfrutar ou até mesmo atualizando sua música favorita.

Esta característica é possível graças a um vasto conjunto de informações e dados que eles coletam de sua base de usuários. Quando você tem milhões de pessoas ouvindo música todos os dias, você ganha algumas idéias bastante profundas sobre os hábitos e preferências dos usuários.

A empresa também lançou um aplicativo "Spotify for Artists" que permite que bandas e artistas musicais vejam análises relacionadas ao seu conteúdo.

5. A Face Norte

If you’re not familiar with The North Face, they are a prominent clothing vendor that offers both outdoor-friendly and active fashions. They’ve tapped into inteligência artificial and machine learning — thanks to IBM’s Watson — to deliver a highly personalized customer experience, all entregue através de um aplicativo móvel.

Ao fazer o download, os clientes podem falar diretamente com seu telefone para se envolverem com a Watson. O sistema então funciona exatamente como um vendedor humano, na medida em que os acompanha através de várias perguntas e experiências de compra e depois entrega recomendações personalizadas. As respostas que você fornece durante a fase inicial e como você reage ajudam a moldar as futuras interações do sistema com você.

Por exemplo, uma pergunta poderia ser: "Quais características você quer em seu casaco? Sua resposta determinará os produtos e mercadorias que a Watson recomenda a você.

A aprendizagem de máquinas e plataformas de IA estão ajudando a moldar a experiência moderna

De muitas maneiras, estas tecnologias melhorarão o desempenho e a eficiência dos negócios e, ao mesmo tempo, modernizarão as experiências dos consumidores, com exceção destas empresas que estão utilizando grandes dados. Basta considerar as inúmeras maneiras pelas quais você pode agora receber conteúdos ou recomendações altamente personalizados e contextualmente relevantes, com base em algo tão simples quanto seu histórico de compras recente.

Estas informações também podem melhorar uma infinidade de estratégias centradas nos negócios, tais como marketing e publicidade, relações com parceiros e decisões futuras. É difícil acreditar, mas o futuro que vimos retratado nos filmes de ficção científica - onde bots e tecnologia permeiam nossa vida diária - está aqui.

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