AI revive o comércio eletrônico DIY – comércio eletrônico prático

Muitas empresas de comércio eletrônico estão adotando uma cultura de IA e automação que incentiva a experimentação e a solução de problemas.

O efeito é um renascimento dos projetos do tipo “faça você mesmo”, que lembram as primeiras inovações do setor de comércio eletrônico. É uma atitude de testar e ver.

Tendência de IA

Uma miríade de pesquisas e relatórios apontam para a mudança emergente do DIY.

Um estudo do LinkedIn de 2025 encontrado que 80% dos executivos de alto escalão acreditam que a adoção da IA ​​é importante e promoverá uma cultura de local de trabalho mais inovadora. Gartner relatado em dezembro de 2025, 65% dos funcionários disseram estar entusiasmados em usar IA no trabalho.

A tendência sugere uma convergência de três prioridades.

• Gerenciamento teme que suas empresas fiquem para trás se não adotarem IA e automação.

• Funcionários usam IA porque ela facilita seu trabalho e o conhecimento adquirido é uma habilidade profissional importante.

• O custo de software e desenvolvimento prontos para uso tornam a IA uma alternativa atraente.

Velho é novo de novo

Aqui está um exemplo. Interagi com uma empresa no noroeste dos EUA que deu a quase todos os funcionários acesso a contas premium com OpenAI, Gemini e a plataforma de automação de fluxo de trabalho n8n.

A administração incentivou os funcionários a resolver problemas com IA. Analisei exemplos e descobri que a equipe havia criado uma ferramenta simples baseada em n8n para monitorar os preços dos concorrentes.

Foi relativamente básico. Ela coletou preços, usou um agente de IA para compará-los com seus próprios dados e os adicionou a uma Planilha Google toda semana. Essa atualização semanal alimentou uma tabela dinâmica que o profissional de marketing usou para identificar mudanças.

Foi semelhante ao meu artigo de 2015, “Monitore os preços dos concorrentes com Python e Scrapy,” que descreveu um verificador de preços simplificado de um varejista regional que era mais barato e menos funcional, mas ainda assim um solucionador de problemas funcional.

faça você mesmo

Uma versão resumida do verificador de preços n8n nem requer IA e pode ter apenas quatro etapas.

O fluxo de trabalho n8n busca preços semanalmente e anexa os resultados a uma Planilha Google.

Aqui está como funcionaria.

• Use um nó cron n8n (um agendador) para executar a automação uma vez por semana.

• Um nó de solicitação HTTP Get busca produtos e preços dos concorrentes. Em alguns casos, a recolha de dados pode ser tão simples como adicionar /produtos.json para o URL de uma loja.

• Uma etapa de código usa JavaScript para encontrar o preço mais baixo em um conjunto de variantes de produtos.

• Uma integração com o Planilhas Google captura os dados.

Os comerciantes podem nem precisar montar o fluxo de trabalho manualmente. Ferramentas generativas de IA podem produzir arquivos JSON importáveis ​​para n8n a partir de prompts simples.

Cultura

A importância do exemplo da monitorização de preços não reside no fluxo de trabalho, mas na atitude que ele promove. Um membro da equipe de marketing quase sem experiência em programação construiu um automação de resolução de problemas.

Em última análise, um desenvolvedor pode melhorar o fluxo de trabalho ou limpar o código. No entanto, a mudança no sentido de construir algo reduz o atrito entre problemas operacionais e soluções.

A atitude DIY que impulsionou os empreendedores de comércio eletrônico anos atrás renasce com este novo conjunto de ferramentas.

Com uma IA e automação em primeiro lugar cultura, uma equipe pode criar fluxos de trabalho personalizados, como:

• Monitoramento de estoque. Um agente de IA monitora os níveis de estoque e a velocidade de vendas. A ferramenta avisa quando inventário está baixo e sugere promoções quando está alto.

• Revise a extração de sentimento. A IA analisa cada análise de novo produto, deduzindo seu sentimento e tema. O feed de insights oferece suporte à priorização ou conteúdo de marketing sem classificação manual.

• Perguntas frequentes sobre chatbot. Usando o n8n, um banco de dados de perguntas frequentes, e o ChatGPT, um comerciante cria um chatbot personalizado para responder às perguntas dos clientes.

• Filtro de e-mail de atendimento ao cliente. Conectado ao Gmail, ao Slack e a um sistema de tickets de atendimento ao cliente, um agente de IA monitora a caixa de entrada do atendimento ao cliente, classificando as mensagens em tickets ou enviando mensagens do Slack em caso de emergência.

• Geração de vídeo 3D. Este fluxo de trabalho usa Google Drive, Remove.bg e Fal.ai para converter vídeos de produtos para uma loja Shopify.

Oportunidade

A tendência DIY é uma oportunidade em que a IA e as necessidades de fluxo de trabalho convergem. Os executivos procuram proteção competitiva, os funcionários procuram eficiência e competências e as restrições orçamentais limitam o software e o desenvolvimento.