Machine learning no e-commerce
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Machine Learning no E-commerce | Um caminho sem volta

11 de julho de 2019 - Atualizado em: 10 de setembro de 2019
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Mais que uma expressão interessante, Machine Learning pode ser considerado o grande diferencial para seus anúncios no e-commerce. É provável que ela passe a ser aplicada nos canais de marketplace, seja nas plataformas próprias ou até mesmo nos hubs de integração do mercado.

Machine Learning é uma área da ciência da computação que significa ¨aprendizado da máquina¨.

Faz parte do conceito de inteligência artificial, que estuda meios para que máquinas possam fazer tarefas que seriam executadas por pessoas.

Para ilustrar o que seria o Machine Learning no e-commerce pense em 1 milhão de estagiários esperando o treinamento para começar a aplicar tarefas onde o objetivo é criar anúncios, testar a relevância desses anúncios, aplicar correções e aumentar o ranqueamento desses anúncios. De uma forma contínua e recorrente, trabalhando literalmente 24/7 (horas/semana).

Estamos falando de futuro, mas um futuro bem próximo.

Atualmente, plataformas de investimentos em mídias online já estão aplicando soluções de Machine Learning para anúncios pagos, como por exemplo: Google Adwords.

Machine Learning nas plataformas de e-commerce

As plataformas de e-commerce podem trabalhar com soluções semelhantes oferecendo inteligência, criatividade e tecnologia para lojistas conectarem seus produtos a aplicações de SEO, fazendo com que os “estagiários” que trabalham 24/7 sejam treinados para identificar as melhores informações com o objetivo de posicionar cada vez mais e melhor os anúncios da plataforma nos motores de buscas da internet.

Já os canais de marketplace tem uma plataforma muito rica em informações, além de trabalharem inteligência e aplicações em SEO, podem fazer muito mais do que isso, desde aplicar tecnologia e criatividade nas vitrines dos Sellers que vendem em seus canais até de Buybox, podendo oferecer uma catalogação otimizada, onde o lojista informa poucos campos no marketplace, e o mesmo pode preencher os demais campos e adaptá-los ao seu modelo de catálogo.

A Amazon oferece um modelo muito simples de catalogação onde o lojista informa apenas o código EAN (código de barras) do seu produto e o marketplace já oferece um anuncio completo com descrição, características e sugestão de preços.

Além de completar cadastros, é trabalhar de forma inteligente com esses dados. Ou seja, completar o anúncio com informações que realmente importam para o cliente e também para os motores de busca.

Passaremos a por energia na criatividade dos anúncios e deixar com que aplicações inteligentes de Machine Learning trabalhem o ranqueamento e posicionamento da vitrine.

Onde entram então, os Hubs de integração?

Atualmente um desafio muito grande dos Hubs é o mapeamento das categorias dos marketplaces. Sabemos que cada canal de vendas tem sua árvore de categorias, atributos e características obrigatórias.

Não existe um padrão para isso. Obviamente, já que cada canal encontrou sua melhor forma de catalogar os produtos em seu site. Então, imagine um Hub de integração que conecta sua loja em mais de 30 canais de vendas mas que possa cruzar informações e oferecer uma aplicação não só inteligente e eficiente, mas que atenda todos os canais sem precisar se ‘adaptar’ para cada um deles de forma individual, mas já oferecendo essa ‘adaptação’ internamente.

Parece algo surreal, mas é o caminho a ser trilhado daqui pra frente com o crescimento desse mercado e necessidade de estruturação dos negócios.

Cruzar informações, absorver as estruturas de catálogo dos marketplaces e integrar esses dados de forma simples e prática.

Lembra dos “estagiários”? Pois é, eles serão os responsáveis por absorver essas inteligências que nós, “lideres” vamos ensina-los a trabalhar, e a aplicação dessas inteligências será recorrente, podendo ser melhorada infinitamente.

Conclusão

Conforme o machine learning continue se desenvolvendo, a tendência é que cada vez mais trabalharemos com menos trabalho braçal, menos terceirização de operações com agências e ganharemos autonomia e performance de vendas, tendo alguns milhões de “estagiários” trabalhando incessantemente pelo nosso negócio.


Sobre o autor

Leandro Ratz é responsável pelo sucesso dos clientes no ANYMARKET.

Leandro tem experiência com varejo, e-commerce e marketplace com atuação direta em grandes lojistas e como consultor de marketplace para grandes marcas.

Atualmente está no ANYMARKET, responsável pelas contas estratégicas na plataforma.

Formado em Gestão Comercial pela UNIFAJ – Faculdade de Jaguariúna, no interior de São Paulo, com especialização em Omni Channel para o Varejo pela VTEX – The True Cloud Commerce Platform.

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