Desbloqueio de informações de compras primárias de recibos usando IA

Apresentado por Kevin Riley, vice-presidente de produtos, nosso primeiro webinar sobre comércio desafiou os participantes a “repensar os recibos”, mergulhando nos valiosos dados primários que eles contêm (que a IA pode ajudar a desbloquear).

Como o setor de varejo está pensando em aprofundar o relacionamento com o cliente e colocar os dados primários para trabalhar para impulsionar o envolvimento do usuário e a receita?

O webinar começou perguntando como os participantes estão coletando atualmente os dados de compra de recibos físicos e em papel, com os resultados divididos igualmente entre as empresas que NÃO estão coletando dados de compra atualmente (50%) e aquelas que estão usando software legado (50%). Essa pergunta tornou-se mais relevante mais tarde, quando uma pesquisa de acompanhamento mostrou que a grande maioria dos participantes – quase 90% – acredita que os dados de compras primários serão “muito mais importantes” no futuro do que são hoje.

E isso faz sentido quando você considera os últimos anos. A profunda interrupção da vida cotidiana e o impacto da pandemia do coronavírus sobre a oferta e a demanda viraram o setor de supermercados de cabeça para baixo, com os varejistas e seus funcionários lutando para se manterem seguros, manterem as prateleiras cheias e atenderem suas comunidades e clientes. Ao mesmo tempo, cada vez mais clientes faziam compras on-line (e outras compras), pois as diretrizes de distanciamento social faziam com que eles ficassem em casa.

Nos últimos anos, os clientes estão ansiosos por experiências omnicanal perfeitas e personalizadas – a possibilidade de comprar na loja, on-line ou comprar on-line, mas retirar na loja (BOPIS), entre outras tendências. A chave para encantar os clientes – tanto do ponto de vista do sortimento, da disponibilidade e da eficiência dos produtos quanto da experiência geral de compra – começa com a compreensão de suas compras, hábitos e preferências por meio de dados primários.

A personalização gera melhores resultados para os clientes e para os negócios, o que começa com as organizações simplificando e automatizando sua capacidade de coletar dados de compra – onde e como quer que esses dados de compra estejam.

Então, como as empresas podem turbinar seu acesso a dados primários?

Felizmente, a tecnologia está disponível hoje para fazer exatamente isso. De recibos físicos a recibos de e-mail e contas de compradores on-line, esse webinar me ensinou a “repensar” os insights ocultos em vários tipos de recibos e a entender o papel que a IA pode desempenhar no processo. Abaixo estão três das minhas principais conclusões do webinar:

Os recebimentos são desafiadores

De acordo com Kevin Riley, cerca de metade dos recibos nos Estados Unidos tem um número de produto, que geralmente é uma derivação de um UPC. Os recibos têm formatos complexos, layouts variáveis, nenhum padrão global e vários graus de qualidade de imagem. Para validar as compras e oferecer promoções de produtos de consumo, promover recompensas de fidelidade e possibilitar pesquisas de mercado, as soluções tecnológicas precisam lidar com toda essa complexidade de maneira rápida, confiável e sem atritos. (O cliente de hoje não quer esperar dias para receber dinheiro de volta ou pontos de fidelidade por sua compra!)

Com raízes na visão computacional que está no espaço de escaneamento de recibos há 8 anos, a Microblink trabalhou para fornecer uma solução capaz de extrair dados de compras com níveis de precisão melhores que os humanos. Essa abordagem foi refinada ao longo de anos de trabalho em estreita colaboração com clientes, como a iBotta, que buscava recompensar os usuários por produtos comprados na loja. Mantendo-se próxima aos clientes e aproveitando o conhecimento técnico interno, a empresa descobriu uma enorme necessidade das marcas, aplicativos de fidelidade, empresas de pesquisa de mercado e outros de digitalizar recibos em tempo real para entender melhor o que está sendo comprado. O resultado é uma tecnologia capaz de ingerir vários recibos e analisar dados como nome do comerciante, data, hora, total, métodos de pagamento, números de transações e muito mais, com precisão <90% em menos de 1 segundo.

Os programas de recompensas de fidelidade são mais importantes do que nunca

Setenta e cinco por cento dos clientes baseiam suas decisões de compra na experiência com a marca, o que significa que os riscos para os programas de recompensas de fidelidade nunca foram tão altos.

O desejo de executar programas de fidelidade em larga escala, baseados em marcas, em todos os varejistas foi algo que a Microblink observou em seus primeiros clientes, o que significava que ela precisava criar uma solução robusta capaz de validar compras no nível de UPC e executar promoções conforme necessário. MicroblinkO painel de promoções da permite que os fabricantes de produtos de consumo (entre outros) gerenciem suas promoções, oferecendo suporte a tudo, desde a criação de públicos personalizados até a adição de critérios de qualificação (por exemplo, se é baseado em marca, UPC, categoria ou varejista, se é uma promoção de várias viagens etc.).

No varejo, a mudança é a única constante

Uma das minhas conclusões finais do webinar foi que as necessidades e expectativas dos clientes estão em constante evolução, e sua empresa precisa ser capaz de acompanhá-las. Para manter a agilidade e a adaptação, você precisa ter uma mentalidade inovadora (algo que todos os clientes da Microblinkpossuem), uma estratégia sólida de dados primários baseada em soluções tecnológicas flexíveis e preparadas para o futuro e, idealmente, provedores de soluções que farão parceria com sua empresa para enfrentar – e superar – os desafios que surgirem.

No cenário atual do varejo, o formato do recibo, a estrutura (ou a falta dela), as peculiaridades do varejista e as abreviações confusas – para citar algumas – não devem ser um obstáculo para a captura de dados e o atendimento aos seus clientes. Certifique-se de que sua solução tenha um histórico de digitalização de grandes volumes de recibos e use uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para aprender e melhorar com o tempo. Microblink A Microsoft, por exemplo, analisou mais de US$ 200 bilhões em dados de compras e ingere 3 bilhões de recibos ao longo do tempo, oferecendo uma vantagem distinta em termos de dados.

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