Os principais varejistas estão descobrindo as inovações em aprendizado de máquina feitas sob medida para proporcionar mais agilidade ao mundo da moda, apresentando insights orientados por dados para garantir que as cores e os estilos com melhores vendas estejam sempre disponíveis, maximizando a receita e satisfazendo os clientes cada vez mais exigentes.
Com a capacidade que os varejistas terão de unir tendências de moda a vendas reais e a níveis de estoque, usando a análise preditiva sobre o que está desatualizado e o que estará em alta, nem mesmo os profissionais de moda mais dedicados terão ideia do que os atingiu. Esse é o conceito que Klaus Schimmer, diretor de Desenvolvimento Comercial do SAP Leonardo Machine Learning, compartilhou comigo na Conferência Anual SAPPHIRE NOW + ASUG, que ocorreu há duas semanas em Orlando, Flórida.
Insights mais rápidos que sociais
Imagine uma tela de tamanho real, potencializada pela SAP Leonardo, totalmente interativa com os compradores, seja na rua ou na loja, e também com os gerentes de loja.
“É muito importante ver o que garotas de 16 anos, que normalmente amam ir às compras toda semana, estão vestindo para poder entender as tendências antes que elas cheguem ao ápice e conforme somem,” afirmou Schimmer. “Usando aprendizado de máquina que sonda os compradores que dão permissão para isso quando entram na loja, os varejistas podem gerar anúncios inteligentes em questão de segundos, recomendando outros itens disponíveis adequados ao gosto pessoal do cliente, como cor, estilo, gênero, idade, ou até mesmo emoções, com base na expressão facial.”
Ao mesmo tempo, os gerentes de loja podem descobrir o que está em voga, conforme as funções analíticas coletam e analisam informações em tempo real de feeds sociais, incluindo publicações e imagens de blogueiros de moda, Instagram e Facebook. Em conjunto com os dados de todas as lojas do varejista, essas funções de análise ajudam os executivos a se anteciparem às tendências da moda, sempre em constante mudança. O impacto no design, planejamento da produção, controle do estoque e determinação dinâmica de preços é enorme, buscando garantir que os itens certos cheguem aos lugares certos e alcancem os clientes certos.
“Podem existir diferenças entre o que está sendo vendido em Londres e o que é tendência em Paris. Mas, contando com dados em tempo real, os varejistas podem ver rapidamente que cores frias já não fazem sucesso em Paris, mas ainda estão em alta em Londres,” afirma Schimmer. “Em vez de reduzir o preço de roupas daquelas cores nas lojas de Paris, eles podem enviá-las rapidamente a Londres para aproveitar as demandas do cliente de lá. Eles também podem definir remarcações de preço, dependendo do volume de vendas em Paris. Talvez seja mais rentável reduzir os preços em 10% antes que a demanda atinja determinado ponto de virada.”
Parceiro de negócios conversacional, mas estratégico
Os assistentes digitais estão resolvendo um dos maiores problemas que todas as empresas têm ao acessar dados essenciais e transformando-o rapidamente em insights. Esqueça os painéis estáticos e com históricos. Com o SAP CoPilot, Schimmer coloca em teste o SAP Leonardo Machine Learning, fazendo uma série de perguntas em tom conversacional para comparar instantaneamente a demanda prevista com o estoque, fazendo em seguida uma sugestão para encomendar mais estoque, que é encaminhada automaticamente ao setor de compras. Quadros gráficos coloridos e fáceis de ler apareciam na tela a cada resposta apresentada. Era algo assim:
Schimmer: “Olá SAP CoPilot. Mostre-me as cores que estão em alta hoje em Londres.”
SAP CoPilot: “Aqui estão as cores em alta em Londres com base no tráfego de mídias sociais relacionados à moda.”
Schimmer: “Mostre-me o impacto em meus negócios.”
SAP CoPilot: “Aqui está a demanda prevista em relação a seu suprimento. Parece que você não pode acompanhar a demanda por itens na cor marrom.”
Schimmer: “Mostre-me os detalhes sobre as cores marrons.”
SAP CoPilot: “Aqui estão os detalhes sobre os itens marrons. Camisas e tops parecem ter a maior discrepância. Quer que eu reordene os itens para que acompanhem a demanda?”
Schimmer: “Faça uma recomendação.”
SAP CoPilot: “Ok, aqui estão as recomendações. Quer que eu continue?”
Schimmer: “Sim, por favor.”
SAP CoPilot: “Claro. A proposta foi enviada a John, em Compras.”
Schimmer: “Obrigado, CoPilot.”
SAP CoPilot: “De nada. Tenha um ótimo dia.”
O aprendizado de máquina tem a capacidade de impulsionar não apenas parte de um processo de negócios, mas toda a organização, gerando decisões inteligentes que levam a inovações mais ágeis. Os clientes podem esperar um nível totalmente novo de compras personalizadas.
