Móveis de Valor - Edição 241

70 moveisdevalor.com.br À medida que a IA generativa avança, criam produtos e interagem com clientes, a IA predi- tiva se destaca por sua capacidade de transfor- mar grandes volumes de dados em previsões, como antecipar o comportamento dos clientes, melhorar a eficiência operacional e reduzir custos. “Com ela conseguimos prever o com- portamento dos consumidores, calcular o risco de uma fraude ou até a probabilidade de um cliente deixar de utilizar nossos serviços”, disse Eric Siegel, fundador da Machine Learning Week, eventos que se concentram em explorar e celebrar o campo do aprendizado de máquina. A IA preditiva, segundo ele, requer machi- ne learning; e o machine learning depende de dados. A partir daí, ela gera previsões que melhoram as principais operações em grande escala. “Assim, aumentamos as vendas, corta- mos custos, combatemos riscos evitamos frau- des e agilizamos a logística”, diz Siegel. Grandes corporações têm alcançado resultados com a IA preditiva, como UPS, gigante de logística e Target, segunda maior rede varejista dos EUA. A capacidade de prever o que o cliente quer an- tes mesmo dele saber é um exemplo de como os dados podem ser usados na análise preditiva. A Amazon utiliza IA preditiva para recomendar produtos, gerando 35% de suas vendas a partir dessa estratégia. “Machine learning não é ape- nas sobre coletar dados, é sobre entender o que esses dados nos dizem para tomarmos decisões melhores e mais precisas. A IA preditiva trans- forma a ciência de dados em ação, seja para au- mentar vendas, prevenir fraudes ou melhorar a logística”, explica. Marcos Gouvêa (a esquerda) conduz painel no Latam Retail Show, evento organizado por sua empresa Vem aí a monetização de dados Os próximos anos trarão desafios e oportunida- des para quem souber utilizar corretamente os dados dos consumidores, das cadeias de supri- mentos e das mídias. O aviso é de Ryan McCar- thy, vice-presidente sênior de Desenvolvimento de Negócios Globais da Circana, empresa global de data tech para análise do comportamento de consumo. Para ele, os dados precisam ser tratados e refinados para gerar valor real para o varejo. “É entregar insights quase em tempo real para entender o que acontece nas lojas e com consumidores, utilizando menos recursos e dinheiro”, explica. Uma das principais tendências, de acordo com ele, é a monetização de dados. Ryan acredita que tanto no e-commerce quanto nas lojas físicas, o desbloqueio de dados proporcionará novas oportunidades de negócio. Os dados dos consu- midores, das cadeias de suprimento e das mídias precisam estar conectados, criando um ecossis- tema fluido que permita decisões mais asserti- vas. Ao integrar essas informações, varejistas poderão ajustar seus estoques, campanhas de mídia e estratégias de marketing de forma mais precisa, influenciando diretamente a decisão de compra dos consumidores. No painel “O papel do big data na tomada de de- cisão”, foi explorado as informações disponíveis sobre o big data e situações em que as empresas utilizam os dados – no acompanhamento da opinião dos consumidores à construção de re- lacionamento de fidelidade – e quais resultados podem ser obtidos – como informação em tempo real, análise preditiva e inovação, entre outros. Para os convidados, foi lançada a provocação sobre como transformar esse volume de dados digitais em insights valiosos para a tomada de decisões assertivas. A Electrolux vive um processo de “acultura- mento” em tecnologia de dados, diz Rodrigo Padilha, vice-Presidente de Negócios e Serviços ao Consumidor da companhia. A nova visão de negócio envolve os departamentos da empresa de diversos setores até os parceiros do suporte técnico. Um dos objetivos é capturar os dados em todos os pontos de contato com o cliente e oferecer soluções para tudo o que ele precisa a ponto de não precisar buscar em outro lugar. Padilha destaca que a plataforma se tornou praticamente um hub que reúne customização, personalização e tecnologia.