11 aplicações do mundo real de aprendizado de máquina no comércio eletrônico

A tempestade passou no mercado de comércio eletrônico após a pandemia de COVID-19, que provocou um aumento de 55% nos gastos online .

Mais carrinhos de compras são deixados para trás. Ganhar a confiança do cliente é mais difícil. A competição é intensa.

As marcas estão recorrendo à tecnologia avançada para ganhar vantagem sobre os rivais, com o desenvolvimento do aprendizado de máquina para comércio eletrônico liderando o caminho. Decifrar os clientes e antecipar seu próximo passo é fundamental.

Neste blog, analisamos 11 principais casos de uso de aprendizado de máquina no comércio eletrônico que estão definindo a tendência atualmente. Se você estiver familiarizado com a tecnologia subjacente, sinta-se à vontade para pular as próximas duas seções e mergulhar diretamente nesses tópicos importantes.

Visão geral do conteúdo

• Como funciona o aprendizado de máquina - o essencial básico
• Tipos de aprendizado de máquina no comércio eletrônico
• Aplicações do mundo real de aprendizado de máquina no comércio eletrônico
• Empacotando

Como funciona o aprendizado de máquina - o essencial básico

O aprendizado de máquina, ou ML, é um subcampo da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com os dados e refinem esse aprendizado ao longo do tempo, sem serem explicitamente programados.

A essência do ML reside na criação de algoritmos — instruções a serem seguidas por um computador — que possam fazer previsões ou decisões informadas.

Pense no aprendizado de máquina como ensinar um computador a pescar. Inicialmente, damos a ele uma vara de pescar (o algoritmo) e o ensinamos a pescar (treinando o modelo com dados). Depois de aprender, ele pode pescar sozinho (fazer previsões ou decisões) em qualquer parte do oceano (novos dados).

Esse vasto oceano de dados pode assumir várias formas, desde tipos estruturados, como registros de transações ou estatísticas demográficas, até dados não estruturados, como e-mails, avaliações de clientes, postagens em mídias sociais, dados de fluxo de cliques, imagens e vídeos.

O ML pode usar dados históricos e em tempo real para prever resultados futuros. Quanto mais dados diversos e de alta qualidade fornecermos, melhor nosso computador se tornará na previsão e na tomada de decisões.

O ML encontrou seu caminho em vários setores. Ele é usado para recomendações de conteúdo personalizado no Netflix, horários precisos de chegada no Google Maps, detecção de transações suspeitas no JPMorgan Chase, previsão de demanda no Walmart, compreensão de linguagem pela Siri, aprimoramentos de segurança para os veículos autônomos da Tesla e muito mais.

Tipos de aprendizado de máquina no comércio eletrônico

Existem cinco tipos principais de aprendizado de máquina no comércio eletrônico e em vários setores:

1. Aprendizagem Supervisionada : Este tipo usa dados rotulados (dados e respostas correspondentes). Por exemplo, prever a rotatividade do cliente pode envolver o treinamento de um modelo sobre o histórico de compras do cliente (recursos) e se o cliente permaneceu ou saiu (rótulos). Algoritmos comuns incluem regressão linear, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte.

   
   

2. Aprendizado não supervisionado : ao contrário do aprendizado supervisionado, essa abordagem depende da máquina para descobrir padrões ocultos em dados não rotulados por conta própria. Por exemplo, o aprendizado não supervisionado pode ajudar uma empresa de comércio eletrônico a segmentar clientes em grupos com base no comportamento de compra, sem predefinir esses grupos. Nesta categoria, agrupamento K-means e análise de componentes principais são algoritmos comumente usados.

   
   

3. Aprendizagem por Reforço : Este tipo é mais sobre tentativa e erro. A máquina interage com seu ambiente e aprende a tomar decisões com base em recompensas e punições. Ele pode ser utilizado para otimizar o layout do depósito, por exemplo, reduzindo o tempo de recuperação de itens por meio de posicionamentos aprendidos. Um algoritmo comum aqui é o Q-Learning.

   
   

4. IA generativa . A IA generativa é um tipo de aprendizado não supervisionado que se destaca por sua capacidade de criar novos pontos de dados semelhantes ao seu conjunto de treinamento. Um site de comércio eletrônico pode aproveitar essa tecnologia para criar novos designs de produtos ou imagens de modelos virtuais realistas. GANs (Generated Adversarial Networks) são modelos populares.

   
   

5. Deep Learning : esta forma de ML é inspirada na estrutura do cérebro humano e é particularmente boa para processar grandes quantidades de dados. Os modelos de aprendizado profundo usam 'redes neurais' com várias camadas (portanto, 'profundas') para extrair progressivamente recursos de nível superior da entrada bruta. No aprendizado de máquina de comércio eletrônico, esse método é usado para reconhecimento de imagem (identificação de produtos em imagens) e processamento de linguagem natural (compreensão e resposta a consultas de clientes em linguagem humana). É a tecnologia por trás dos chatbots e sistemas de recomendação de produtos.

   
   

Aplicações do mundo real de aprendizado de máquina no comércio eletrônico

Antes de pular para nossa lista de 11 casos de uso principais para ML no comércio eletrônico, vamos ver como alguns pesos pesados do setor combinaram efetivamente o ML com suas soluções personalizadas de comércio eletrônico :

1. A Amazon revolucionou o comércio eletrônico com seu mecanismo de recomendação baseado em ML, que está gerando 35% de suas vendas . Aproveitando o poder do big data, a Amazon também ajusta os preços a cada 10 minutos, levando a um aumento de lucro de 25% .

   
   

2. O Alibaba utiliza ML para comércio eletrônico para detectar e filtrar produtos falsificados. Isso aumentou a confiança e reduziu as disputas.

   
   

3. O Pinterest emprega tecnologia de visão computacional para examinar o conteúdo de cada Pin. Isso ajuda a filtrar conteúdo abusivo e enganoso, otimizando o posicionamento do anúncio e organizando quase 300 bilhões de Pins diariamente.

   
   

4. A JD.com , uma das maiores varejistas online da China, usou o aprendizado de máquina para criar uma cadeia de suprimentos ultraeficiente. Essa tecnologia elevou a taxa de automação de compras para 85% , além de reduzir o giro de estoque para aproximadamente um mês.

   
   

5. A Asos viu um aumento de três vezes nas receitas e reduziu pela metade suas perdas com devoluções.

   
   

6. A Uniqlo usa reconhecimento de voz e ML para orientar os clientes até as lojas próximas para encontrar rapidamente os itens que pesquisaram em seus smartphones.

   
   

7. O Dollar Shave Club aproveita o poder dos dados e ML para prever quais produtos DSC os clientes provavelmente comprarão.

Os desafios e objetivos do comércio eletrônico ecoam os mesmos, independentemente da escala. Mesmo com uma desaceleração induzida pela pandemia, os especialistas preveem que o mercado de comércio eletrônico ultrapasse US$ 8,1 trilhões em apenas três anos. O espaço está a encher.

Para proprietários de empresas de comércio eletrônico, acompanhar as tendências não é uma opção; é um requisito.

Então, aqui está nosso guia definitivo para implantar aprendizado de máquina no comércio eletrônico hoje:

1. Soluções de pesquisa inteligente― Oferecendo o que procuram

Quando os clientes abrem a barra de pesquisa, provavelmente estão prontos para fazer uma compra. Uma consulta detalhada como “iPhone 13 ouro rosa de edição limitada” é sobre uma clara intenção de compra. Mas imagine a frustração deles quando relógios ou brincos de ouro rosa não relacionados atrapalham os resultados.

Como alternativa, considere um cenário em que um cliente viu uma luminária exclusiva na casa de um amigo e deseja uma semelhante. Mas, como eles procuram por uma “lâmpada de mesa de gaiola de ferro estilo loft industrial” sem saber seu nome exato?

A pesquisa inteligente, capacitada pelo aprendizado de máquina de comércio eletrônico, muda o jogo. Ele retorna resultados relevantes e corrige erros de digitação intuitivamente, interpretando “Nkie” como “Nike”, garantindo que seu cliente não perca os tênis de corrida perfeitos.

O ML potencializa a pesquisa de várias maneiras:

• Sugerir categorias e descrições de produtos automaticamente, usando detalhes do produto e reconhecimento de imagem
• Facilitando o preenchimento automático conforme os usuários começam a digitar na barra de pesquisa
• Corrigindo erros de ortografia em tempo real
• Potenciando a pesquisa visual, onde os clientes carregam fotos e o sistema encontra os itens correspondentes mais próximos disponíveis
• Detectar elementos individuais em imagens e usá-los como itens de pesquisa autônomos
• Facilitando pesquisas ativadas por voz

2. Recomendações de produtos personalizados - Compras personalizadas

Lembre-se de sua última onda de compras, digamos, no eBay. Mesmo antes de seus dedos tocarem na barra de pesquisa, sugestões personalizadas aparecem. Como o eBay parecia conhecer sua mente? O segredo é a interpretação inteligente dos dados.

Usando vários algoritmos de ML, as plataformas de comércio eletrônico podem analisar o histórico de navegação de um cliente, compras anteriores, conteúdo do carrinho de compras e até mesmo o comportamento de usuários semelhantes. Essa análise leva a sugestões preditivas de produtos. Portanto, quando você procura um disco de vinil antigo, é mais provável que sejam exibidos itens relacionados, como toca-discos ou kits de limpeza de vinil, do que utensílios de cozinha aleatórios.

A mecânica por trás desses mecanismos de recomendação é a seguinte:

• Aprendendo com a multidão – Filtragem Colaborativa : Esta técnica examina os hábitos de compras anteriores de um usuário, juntamente com as escolhas feitas por outros compradores com gostos semelhantes. Por exemplo, se o comprador A comprou livros de Hemingway, Fitzgerald e Salinger, e o comprador B escolheu Hemingway e Fitzgerald, é lógico que B também goste de um pouco de Salinger.

  
  

• Content Knows Best – Filtragem Baseada em Conteúdo : Este método sugere itens semelhantes àqueles pelos quais o usuário já demonstrou interesse anteriormente, contando com uma análise das características do produto. Se um cliente estiver considerando câmeras de alta resolução, o sistema pode sugerir outras câmeras de alta resolução.

  
  

• O melhor dos dois mundos – sistemas híbridos : combinando conteúdo e filtragem colaborativa, os sistemas híbridos podem gerar sugestões ainda mais precisas. A Netflix, por exemplo, usa uma abordagem híbrida que leva em consideração tanto o comportamento do usuário quanto as características do filme.

  
  

• O Mergulho Profundo – Técnicas de Aprendizagem Profunda : Técnicas mais complexas como Redes Neurais Convolucionais (CNN) ou Redes Neurais Recorrentes (RNN) se aprofundam nos dados, encontrando padrões que as técnicas tradicionais podem perder. Eles são a 'intuição' sugerindo que um cliente que procura equipamentos de camping também pode precisar de tênis para caminhada.

O SalesForce destaca que o tempo de permanência no site salta de 2,9 minutos para uma média de 12,9 minutos quando os compradores clicam em um produto recomendado. Além disso, a taxa de retorno do cliente de um site aumenta em 56% se ele oferece sugestões de produtos.

A McKinsey ressalta isso, revelando que as recomendações baseadas em algoritmos influenciam 75% das opções de visualização em plataformas de streaming e impulsionam 35% das compras da Amazon.

3. Precificação Inteligente― Definindo o Preço Certo para a Maximização do Lucro

Precificar não é uma tarefa fácil. Exige atenção aos rivais, temporadas, mudanças de mercado, demanda local e até mesmo o clima.

Quando você envia internacionalmente, a tarefa se transforma em um quebra-cabeça, envolvendo fatores como regras locais, custos de envio e taxas de mercado regionais.

Ainda assim, o preço é fundamental. Mesmo um pequeno aumento acima dos concorrentes pode levar os clientes a abandonar seus carrinhos.

Em vez de se agarrar a preços fixos e remarcações apressadas quando as vendas caem, há uma solução: ajustes de preços, guiados pelo aprendizado de máquina. Eles ajudam a prever os preços principais, identificar quando os descontos são necessários ou incitar vendas maiores quando maduros.

Com o aprendizado de máquina para comércio eletrônico, todos os fatores de influência podem ser avaliados instantaneamente, permitindo preços dinâmicos em seu site.

4. Segmentação de clientes― Criando experiências únicas para clientes únicos

Vamos recuar um pouco e imaginar uma loja cheia de clientes, cada um com seus hábitos de compra, preferências e orçamento. Abordar essa diversidade pode parecer assustador. Mas o aprendizado de máquina no comércio eletrônico o simplifica com a segmentação de clientes, agrupando clientes por características compartilhadas para marketing personalizado.

Veja Emily, uma cliente fiel que adora livros. O aprendizado de máquina, aproveitando técnicas como análise preditiva, calcula o valor da vida útil do cliente (CLV). Prediz que Emily pode responder positivamente a um programa de fidelidade feito sob medida. A previsão atinge o alvo, levando as compras de Emily a dobrar e aumentando a eficiência de custo de seu esforço de marketing.

Em seguida, conheça John, um comprador esporádico prestes a se tornar um cliente caducado, conforme identificado pelos algoritmos de previsão de churn do ML. Oferecer a ele descontos oportunos em seu equipamento preferido para atividades ao ar livre reacende seu interesse, evitando uma possível perda de cliente.

Ao pintar uma imagem mais clara de seus clientes, o aprendizado de máquina no comércio eletrônico adiciona um toque personalizado à sua loja. Ele o transforma de um modelo de tamanho único em um destino “feito para mim”, garantindo que todos, desde uma leal Emily até um vacilante John, encontrem o que precisam.

5. Chatbots – atendimento ao cliente perfeito na ponta dos dedos

Gerenciar o suporte ao cliente não é uma tarefa clara. Apoie-se demais na equipe humana e você acabará com uma equipe considerável e cara lidando com consultas que poderiam ser abordadas por uma página de perguntas frequentes. Mas um sistema totalmente automatizado carece do toque humano, o que pode deixar os clientes frustrados.

Os chatbots baseados em ML surgem como uma solução ideal. Eles são econômicos, fornecendo suporte 24 horas por dia sem uma folha de pagamento 24 horas por dia. E eles são mais do que os respondentes médios. Ao aprender com os perfis dos usuários e o comportamento anterior, eles adaptam as respostas, aumentando as chances de conversão.

Armados com aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, os chatbots inteligentes atuam como seus soldados de atendimento ao cliente. Eles respondem a perguntas, lidam com reclamações, sugerem produtos, processam pagamentos e acompanham as entregas. Eles são bons em seus trabalhos.

Além disso, os chatbots estão melhorando. Eles estão aprendendo a entender não apenas o que o cliente diz, mas como ele diz. Com análise de sentimentos e IA emocional, um chatbot se torna mais do que uma ferramenta. Torna-se um ouvinte, um empatizador. Isso transforma o atendimento ao cliente em algo mais. Explore abaixo.

6. Análise de Sentimento ―Entendendo as Emoções para Melhorar o Envolvimento do Cliente

Os clientes falam. Nas críticas, nas redes sociais, eles derramam pensamentos, muitas vezes revestidos de sentimento. “Página virada”, dizem eles, ou “salva-vidas no inverno”. Não apenas palavras, mas sinais de satisfação ou a falta dela. Agora imagine o negócio que ouve isso e responde.

E quanto a uma reclamação solitária, enterrada sob montanhas de dados? Uma falha do produto, exibida em frustração. Como uma empresa pode captar esse sinal em meio ao barulho?

É aqui que entra a análise de sentimento alimentada pelo aprendizado de máquina de comércio eletrônico.

A análise de sentimento discerne o tom emocional subjacente às palavras, interpretando “nada mal” como um sinal de positivo para garantir que a empresa entenda os sentimentos dos clientes.

Usando NLP, aprendizado profundo e alguns algoritmos de ML, a análise de sentimento pode ajudar seu negócio de comércio eletrônico de várias maneiras. Ele decifra avaliações e comentários de produtos para refinar as ofertas, monitora o burburinho da mídia social para medir a resposta do público a campanhas de marketing e descobre problemas de atendimento ao cliente para aumentar os níveis de satisfação.

Mas isso não é tudo. A análise de sentimento pode fazer um trabalho mais notável quando incorporada a um chatbot. Dá ao seu bot a capacidade de sentir. E aqui está o que você pode obter de seu chatbot emocionalmente inteligente:

• Experiência do cliente personalizada : esses bots lêem o tom, o sentimento e os sentimentos nos chats dos clientes, ajustando as respostas para se adequarem. O resultado é uma experiência de cliente mais empática e personalizada que aumenta a lealdade e a satisfação.

  
  

• Conversas proativas : não são do tipo esperar para ver. Esses bots envolvem os clientes com base em seu comportamento de navegação ou interações anteriores, fornecendo uma maneira inteligente de fazer upsell ou cross-sell.

  
  

• Feedback envolvente : eles são bons ouvintes, coletando opiniões dos clientes de maneira envolvente para dar uma visão clara de seus gostos e desgostos.

  
  

• Recuperação de carrinho : Bots emocionalmente inteligentes enviam ping aos clientes com carrinhos abandonados, oferecendo uma ajuda ou um motivo para concluir a compra.

  
  

• Identificação de tendências : esses bots são ótimos observadores de tendências, encontrando padrões nas interações com os clientes e fornecendo informações úteis para melhorar produtos, serviços ou suporte ao cliente.

  
  

• Guardiões do cliente : eles também cuidam do descontentamento, capturando clientes insatisfeitos com análise de sentimento e apresentando uma oferta ou mensagem oportuna para evitar sua rotatividade.

7. Estratégias Omnicanal - Alcançando os clientes onde eles estão

No teatro do marketing, o omnichannel desempenha um papel de liderança. Feito corretamente, ele desbloqueia maior retenção, taxas de conversão e picos de receita. Mas o segredo não está em mais mão de obra – está no aprendizado de máquina.

Tomemos, por exemplo, um cliente que alterna entre dispositivos, procurando camisas online antes de finalmente comprar uma na loja. O ML segue essa jornada como uma sombra, capturando a imagem completa em todas as plataformas. Ele cria um perfil de cliente único e unificado, eliminando os silos de dispositivos.

Imagine outra que abandonou um carrinho cheio de vestidos. O ML não deixa que esta seja uma oportunidade perdida. Ele aciona um lembrete de e-mail personalizado ou uma oferta personalizada, levando o comprador para a conclusão.

É o aprendizado de máquina para comércio eletrônico que mantém seu controle sobre o comportamento do cliente. Ele observa quais anúncios clicam, qual conteúdo cativa e quais e-mails são abertos, incluindo tudo em suas equações. E não para na análise; ele aprende, prevê e personaliza.

8. Social Commerce - Aproveitando o Poder Social para Aproveitar as Oportunidades de Vendas

O comércio social é a nova grande novidade. É uma mistura de compras online com conversas sociais que todos amamos. Até 2026, a Statista prevê que as vendas de comércio social podem atingir US$ 2,9 trilhões .

As pessoas nas mídias sociais não são fãs de anúncios tradicionais. Muitos os acham irritantes. O Influencer Marketing Hub diz que a chave é integrar anúncios em postagens de mídia social. Torne-os úteis e interessantes, não apenas vendas.

Como? O aprendizado de máquina para comércio eletrônico contém a resposta.

O ML processa silenciosamente montanhas de dados – curtidas, compartilhamentos, alfinetes, retuítes, comentários – em insights significativos. Aquele café artesanal que um cliente nunca soube que queria? ML traz para o feed deles, sem adivinhação envolvida.

Ele desenha links entre o que os usuários gostam. Ele entende que, se você gosta de sabonetes artesanais, também pode gostar de óleos faciais orgânicos. Se você gosta de decoração rústica, que tal um relógio de madeira esculpido à mão?

Nas mídias sociais, o ML pode orientar os clientes para o ajuste perfeito. Isso não é impressionante?

9. Estoque certo - estoque inteligente para mix de produtos ideal

O gerenciamento de estoque é um jogo de xadrez em que a previsão é fundamental. Ele exige uma compreensão estratégica dos dados e do cenário do mercado.

Um depósito com excesso de estoque acumula fundos que podem impulsionar seus negócios. Para bens perecíveis ou que se depreciam rapidamente, a cada dia que ficam estáticos, seu valor diminui. O derradeiro passo em falso? Um fluxo de caixa seco com prateleiras de produtos vazias.

Administrar uma loja online de sucesso é comandar suas peças com sabedoria: monitorar estoques, reordenar itens, prever tendências de demanda, coordenar empreiteiros, fazer contato com fabricantes, fornecedores, serviços de correio e gerenciar receita.

Mais uma vez, é aqui que o aprendizado de máquina no comércio eletrônico brilha.

Ele monitora cada peça do seu estoque, prevendo a oferta, a demanda e a dinâmica do fluxo de caixa, contando com um vasto banco de dados de dados históricos.

Ele oferece suporte às suas decisões de gerenciamento de estoque em várias dimensões:

• Sugerir upsells quando itens específicos acumulam poeira
• Ler as runas da demanda do produto influenciada pela sazonalidade ou tendências, sugerindo pedidos maiores
• Otimizando sua cadeia de suprimentos, desde a simplificação das rotas de entrega até o agendamento
• Implementação de preços dinâmicos para ajustar os preços de acordo com a oferta, demanda e condições de mercado
• Automatização de reabastecimentos para manter níveis de estoque ideais
• Identificando os movimentos lentos para evitar o excesso de estoque e liberar espaço de armazenamento

Além disso, como mencionado acima, plataformas sofisticadas de ML são capazes de analisar dados de mídias sociais. Eles examinam tendências, momentos virais e influência de celebridades, alertando as empresas para o próximo produto 'it'. Um item de moda popular surge em cena? O aprendizado de máquina detecta, antecipa o aumento da demanda e aconselha ajustes de estoque.

Não há mais rupturas de estoque. Nenhuma oportunidade perdida. As empresas aproveitam o momento, capitalizando em itens de tendência.

10. Prevenção de Fraude - Protegendo Suas Transações Comerciais

A fraude tem um grande impacto no comércio eletrônico. Do uso de cartão de crédito roubado a violações do banco de dados do cliente ou devoluções manipuladas, a fraude no comércio eletrônico sangra dinheiro, corrói a confiança e afasta os clientes.

O aprendizado de máquina não está apenas resolvendo a detecção de fraudes, mas também reinventando-a.

Ele usa 'detecção de anomalias', onde algoritmos analisam transações aos milhões, identificando as incomuns. É um feito além da capacidade humana em termos de velocidade e escala, mas rotineiro para ML. Do tipo de dispositivo e localização ao fuso horário, o ML sinaliza inconsistências como gastos excessivos, incompatibilidades de endereço, pedidos repetidos com cartões diferentes, pedidos internacionais surpresa ou devoluções e avaliações suspeitas.

Com a análise de cluster, o ML identifica segmentos de clientes, produtos e períodos de risco, capacitando as empresas a serem proativas contra tentativas de fraude. E com a análise de redes sociais, ele descobre anéis de fraude coordenados, mapeando e examinando links entre contas, dispositivos e e-mails.

Além disso, os algoritmos de ML no comércio eletrônico eliminam avaliações falsificadas. Idioma, endereço IP, frequência de revisão ou até mesmo o tempo decorrido desde a compra – nada escapa de seu olhar atento.

11. Estratégias de Devoluções Inteligentes ― Fazendo as Devoluções Trabalharem para Você

Um quarto dos clientes, intencionalmente, enche seus carrinhos até a borda, sabendo que alguns retornarão à prateleira. Essa dança de indecisão, medo de roupas mal ajustadas ou de má qualidade custa caro aos comerciantes. Invisível para o consumidor, cada devolução desencadeia uma linha dominó de tarefas: limpeza, reembalagem e preparação para revenda. Se o produto voltar estragado? É uma perda gritante.

Algoritmos de aprendizado de máquina para comércio eletrônico podem combater devoluções excessivas por meio de sugestões precisas de produtos. O controle de qualidade torna-se mais preciso, prevendo e interceptando possíveis falhas de dados históricos e feedback. As representações do produto soam verdadeiras, reduzindo a insatisfação nascida de descrições enganosas.

Mais ainda, as previsões de ML retornam a probabilidade de fatores tão variados como histórico do cliente, tipo de produto e preço. No mundo da moda, o ML se torna um alfaiate virtual, oferecendo recomendações de tamanho personalizadas para dimensões individuais.

O ML controla as devoluções, protegendo os resultados financeiros do comerciante e aumentando a satisfação do cliente.

Empacotando

Então, aí está. Estas são as 11 maneiras pelas quais o aprendizado de máquina está fazendo sucesso no momento. Adotando o aprendizado de máquina no comércio eletrônico:

• Melhora sua compreensão das preferências de seus clientes
• Aumente suas vendas e amplie o valor médio do pedido
• Elimina processos desnecessários
• Oferece insights profundos que excedem as capacidades humanas

Armazenar dados do cliente sem análise? É como ter uma chave, mas nunca destrancar a porta. A integração do aprendizado de máquina no comércio eletrônico não se trata de acompanhar os tempos, mas de definir o ritmo e liderar a corrida.

Não deixe seus dados serem desperdiçados. A ITRex está aqui para ajudá-lo a transformá-lo em experiências significativas para o cliente e aumentar os lucros.