5 casos práticos de Inteligência Artificial aplicada no varejo

A Inteligência Artificial (IA) está se integrando cada vez mais em nossas vidas diárias e ambientes de trabalho, impactando significativamente como compramos e vendemos produtos e serviços. 

Segundo uma pesquisa da multinacional Honeywell, seis em cada dez varejistas planejam adotar IA e Machine Learning para melhorar a experiência de compra dos clientes este ano. Mas como a IA pode impactar e ajudar os varejistas? É o que vamos ler neste post, que vamos vamos analisar cinco casos práticos de IA aplicada no varejo. 

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é um campo científico dedicado à investigação, desenvolvimento e aplicação de máquinas capazes de realizar tarefas humanas de forma autônoma. Além disso, a IA integra várias tecnologias, como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado, que replicam habilidades humanas, como aprendizado, resolução de problemas, compreensão de linguagem e tomada de decisões.

A IA também está associada a diversos campos como robótica, reconhecimento de voz e visão, e aprendizado de máquina, visando criar máquinas com capacidades cognitivas iguais ou superiores às humanas. Nos últimos anos, a IA tem transformado muitos setores, elevando a eficiência empresarial, melhorando a qualidade das decisões e enriquecendo a experiência do cliente. 

Hoje em dia, implementar IA é crucial para as atividades empresariais e um fator decisivo para se destacar no mercado.

Benefícios da IA no Pricing

O uso de IA no pricing do mercado pode trazer inúmeros benefícios para as empresas, incluindo:

1. Previsão de demanda e vendas: a IA pode analisar padrões de venda passados para prever a demanda futura, ajudando a evitar rupturas de estoque e excesso de inventário;
2. Otimização de preços: ajustando os preços segundo a demanda, concorrência, níveis de estoque e outras variáveis, a IA pode maximizar margens de lucro e aumentar a receita;
3. Análise de concorrência: monitorar os preços dos concorrentes em tempo real e ajustar os próprios preços para se manter competitivo no mercado;
4. Redução de custos: automatizando processos complexos de precificação, a IA reduz a necessidade de intervenções manuais, economizando tempo e recursos.

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Casos de Uso de IA no Pricing

A IA no pricing é uma ferramenta estratégica crucial em diversos setores, pois ela analisa grandes volumes de dados em tempo real, prevê comportamentos de mercado e ajusta preços de maneira dinâmica e precisa, entre outros. 

Neste contexto, exploraremos como a IA é aplicada para otimizar estratégias de pricing no mercado atual. Confira: 

Previsão de demanda para produtos novos

Um dos grandes desafios no varejo é precificar produtos novos que não têm histórico de vendas. Utilizando modelos de aprendizado por reforço, a IA pode testar diferentes faixas de preço e analisar a resposta da demanda em tempo real.

Assim, em poucas semanas, é possível construir um histórico de vendas e determinar a elasticidade do preço para novos produtos, garantindo uma estratégia de pricing mais assertiva desde o lançamento.

Análise de concorrência em eletrodomésticos

Para um eletrodoméstico, por exemplo, entender como os preços da concorrência impactam é bastante importante. A IA consegue identificar exatamente quais concorrentes influenciam a demanda do seu produto durante promoções. Ela também monitora essas mudanças e calcula precisamente o ajuste necessário nos seus preços.

Além disso, em vez de simplesmente igualar os preços dos concorrentes, a IA pode mostrar que uma redução de apenas 1% no seu preço, quando um concorrente reduz em 10%, é suficiente para manter a competitividade e evitar perda de vendas – o que permite maximizar suas margens de lucro.

Gestão de estoques no setor farma

Na indústria farmacêutica, a IA equilibra a demanda e os níveis de estoque para evitar rupturas e excessos. Utilizando modelos de otimização, ajusta os preços para controlar as vendas conforme necessário. 

Além disso, gerencia a validade dos produtos e prevê picos de demanda, ajustando os preços para maximizar vendas e evitar estoques excedentes. Essas capacidades tornam a IA essencial na gestão de estoque e preços no setor farmacêutico.

Ciclo de vendas em B2B

No mercado B2B, a IA identifica os ciclos de compra e ajusta estratégias de pricing de acordo. Ela também é capaz de categorizar clientes por volume de compra e criar tabelas de preços personalizadas, incentivando maiores volumes de compra e maximizando a rentabilidade em cada segmento.

Otimização de preços em moda

No setor de moda, a IA prevê o melhor momento e porcentagem ideal para aplicar markdowns em coleções sazonais, maximizando vendas sem comprometer a margem de lucro. Ela ajusta os preços ao longo da temporada para evitar estoques acumulados, enquanto permite uma precificação específica por cor e tamanho do produto.

Com existe, existe a possibilidade de garantir que cores e tamanhos mais populares sejam precificados para maximizar lucros, enquanto itens menos procurados têm preços ajustados para movimentar o estoque. Essa abordagem resulta em uma estratégia de pricing eficiente e adaptada às demandas dos consumidores.

Saiba Mais

Quer saber mais sobre casos de uso da inteligência artificial para acelerar vendas no varejo? Confira o webinar “Casos de uso Inteligência Artificial no pricing” apresentado por Ricardo Ramos, CEO da Precifica. Acesse a gravação e descubra insights valiosos para aprimorar suas estratégias de precificação.