De conquistas significativas no campo médico a controvérsias em torno de seu uso na mídia e entretenimento, o tema da Inteligência Artificial (IA) é onipresente, tocando quase todas as indústrias que se possa imaginar, incluindo o comércio eletrônico.
Então, que tipos de inovações estão alterando o atendimento ao cliente no comércio eletrônico e como as empresas podem utilizá-las para melhorar as operações?
Otimização da gestão de estoque
sUm sistema eficaz de gestão de estoques é a base de uma operação de varejo bem-sucedida. Ter visibilidade precisa e em tempo real dos dados de estoque permite que as empresas monitorem adequadamente os níveis de estoque, prevejam a demanda do cliente e garantam que a combinação certa de SKUs ocupe um valioso espaço de armazém.
Os armazéns estão utilizando algoritmos de previsão de demanda baseados em IA para avaliar rapidamente e eficientemente dados de vendas, dados de mercado, dados do cliente e vários dados externos para gerar projeções precisas. A capacidade de identificar tendências e padrões através da análise de grandes quantidades de dados permite que as equipes de atendimento ao cliente adequem o planejamento de estoque.
Em última análise, a tecnologia impulsionada por IA permite que as empresas personalizem os processos para garantir que todas as etapas das operações de atendimento ao cliente estejam fluindo da maneira mais suave possível.
Avançando nas capacidades de atendimento híbrido
O rápido crescimento do comércio eletrônico nos últimos anos impôs demandas às operações de atendimento ao cliente, acelerando o desenvolvimento e utilização de soluções de atendimento mais recentes, rápidas e competitivas. Esse impulso foi motivado em grande parte pela necessidade de equilibrar simultaneamente pedidos em massa associados a negócios para negócios (B2B) e pedidos de volume único ou múltiplo associados aos volumes de pedidos diretos ao consumidor (DTC).
Os requisitos dessa abordagem dupla levaram à adoção de uma abordagem flexível para o preenchimento de pedidos chamada de atendimento híbrido, na qual é utilizada uma combinação de diferentes modelos de atendimento (por exemplo, atendimento interno, logística de terceiros e drop shipping) para atender às diversas necessidades de B2B e B2C. Gerenciar efetivamente as operações de atendimento híbrido exige planejamento estratégico dedicado, examinar e refinar ativamente os fluxos de trabalho, automatizar processos manuais e eliminar o máximo possível de conjecturas, exatamente o que a IA é projetada para fazer.
Melhorando a produtividade do atendimento ao cliente
Equilibrar o estoque com a demanda do consumidor flutuante, ao mesmo tempo em que mantém a lucratividade, é cada vez mais desafiador. Um exemplo de software alimentado por IA que aborda essa área complexa é o OptiSlot DC, uma solução que otimiza o slotting, que é o processo de organização do estoque em um armazém ou centro de distribuição.
Os algoritmos desse software ponderam os atributos de um produto em relação às características físicas do ambiente do armazém e seus objetivos operacionais. Os resultados da implementação dessa tecnologia de alocação de espaço variam desde a melhoria dos tempos de ciclo do atendimento ao cliente até a redução de remessas parciais, melhoria na utilização do espaço e muito mais.
Prever necessidades de manutenção
Para que qualquer empresa de bens funcione sem problemas, o equipamento e a tecnologia usados em toda a cadeia de suprimentos também precisam estar funcionando perfeitamente. Quando uma máquina não está funcionando corretamente, é o início de um efeito dominó que pode se espalhar até o usuário final, causando uma experiência negativa para o cliente.
A manutenção preditiva alimentada por IA é agora usada para monitorar continuamente a condição do equipamento. Ao examinar dados, essa tecnologia pode detectar a probabilidade de uma falha tempo suficiente para tomar medidas preventivas para evitar ou mitigar os problemas previstos. Isso economiza tempo e dinheiro, prevenindo interrupções que poderiam impactar negativamente o negócio.
Identificar oportunidades de autonomia
Humanos e IA têm trabalhado lado a lado com sucesso há anos. A chave para esse relacionamento é uma divisão de tarefas com base nos trabalhos para os quais cada um é adequado. Tarefas repetitivas tendem a ter uma alta taxa de erro humano, tornando essas tarefas mais adequadas para a IA, enquanto a resolução de problemas complexos deve ser deixada para os humanos. É uma relação simbiótica.
A automação de armazém baseada em IA está sendo usada para modernizar como os itens são escolhidos, embalados e enviados. Por exemplo, robôs de armazém alimentados por IA podem usar aprendizado de máquina que lhes permite percorrer um armazém, identificar itens e realizar outras atividades autonomamente. Isso permite que os humanos redirecionem seu tempo e atenção para tarefas que se beneficiam de suas habilidades, aumentando a produtividade geral.
A IA está mudando a forma como coletamos e gerenciamos dados, mas determinar como esses dados devem ser usados para resolver problemas e obter ganhos ainda requer contribuição humana. As empresas que estão obtendo sucesso na implementação de IA nas operações de atendimento estão combinando o melhor da inteligência humana e artificial.
Artigo adaptado e traduzido de: Inc.com
