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A pandemia da COVID-19 acelerou o crescimento do comércio eletrônico, levando os varejistas a inovar para obter competitividade. Nosso cliente, uma grande rede de varejo, procurou enfrentar dois desafios: criar serviços inovadores e melhorar a experiência on-line do cliente. A solução envolve entregas semanais em domicílio com uma sugestão de cesta de produtos para aumentar a satisfação e simplificar as compras on-line.
O serviço visa agilizar o processo de construção de cestas de comércio eletrônico, prevendo famílias de produtos e sugerindo itens por meio de um modelo de aprendizado de máquina. O modelo usa segmentação de clientes e dados transacionais, com foco em variáveis como comportamento, perfis de produtos e sazonalidade. Uma interface permite que os clientes confirmem ou adicionem produtos com facilidade, simplificando a experiência de compra.
A solução está alinhada às metas de inovação de nossos clientes. Por meio do trabalho em equipe, ele foi implantado para receber feedback de um grupo seleto de clientes. Resultados recentes mostram que 55% das recomendações em nível familiar foram aceitas, com 60% dos produtos aceitos com uma taxa de precisão de 60% em quantidade. A solução recebeu feedback positivo, com uma pontuação de NPS de 7 a 8. O feedback contínuo será crucial para aprimorar os modelos preditivos e prescritivos.
O cenário de pandemia de Covid mudou o status quo do varejo e o comércio eletrônico O canal testemunhou um aumento, em um curto período, que só se esperava que acontecesse nos anos seguintes. Consequentemente, o canal on-line é, agora mais do que nunca, uma área desafiadora em que os varejistas têm dificuldade em buscar inovação e excelência.
Nosso cliente, uma grande rede de varejo, há muito tempo dedicou esforços consideráveis para criar serviços inovadores e melhorar a experiência do cliente. Dois desafios principais precisavam ser enfrentados:
O serviço inovador proposto visa melhorar a experiência do cliente, oferecendo entregas semanais em domicílio com uma sugestão de cesta de produtos.
O principal objetivo desse serviço é eliminar a necessidade de os clientes irem à loja para comprar produtos regulares e agilizar o processo de criação da cesta de comércio eletrônico.
O primeiro passo foi criar um modelo de aprendizado de máquina que preveja a probabilidade de uma família de produtos ser comprada a cada semana, complementado por uma heurística — um conjunto de regras inteligentes — que escolhe os produtos dentro de cada família.
O modelo foi construído com base em drivers coletados a partir da segmentação de clientes e de dados transacionais. Esses dados nos permitiram criar variáveis relacionadas ao comportamento de consumo do cliente, perfil de consumo do produto, histórico de compras de cada cliente/produto do grupo e sazonalidade.
Posteriormente, uma interface foi desenvolvida para comunicar a cesta sugerida à loja online. O cliente só precisa confirmar os produtos sugeridos ou adicionar novos e fechar o pedido. A vida do cliente fica mais fácil, certo?
A solução projetada atende à ambição do nosso cliente de estar na vanguarda da inovação. Graças ao esforço de equipes de várias áreas, trabalhando juntas com o mesmo objetivo, a solução foi implantada para obter feedback de uma variedade selecionada de clientes.
Os resultados mais recentes mostram que 55% de nossas recomendações em nível familiar foram aceitas pelo cliente.
Dentro de cada família, 60% dos produtos escolhidos foram aceitos com 60% de precisão na quantidade sugerida. Toda a solução foi bem recebida pelos clientes iniciais, com uma pontuação de NPS variando de 7 a 8.
No futuro, ainda há espaço para melhorias e a quantidade crescente de feedback será crucial para tomar medidas preditivas e modelos prescritivos para o próximo nível.
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