IA transforma dados meteorológicos em vendas

O clima afeta as vendas. Todo varejista sabe disso. Mas, para a maioria, a probabilidade de chover, nevar ou granizo no dia 3 de março em algum lugar do Centro-Oeste raramente é usada.

Fornecedores como Tendências meteorológicas ofereceram previsões precisas e de longo prazo por mais de 20 anos. Mas a oportunidade não é prever o tempo; é saber o que fazer com os dados.

A IA pode mudar isso.

Desafios do comércio eletrônico

A inteligência artificial está se tornando a panacéia que os comerciantes podem aplicar para desafios comuns, como:

• Previsão de demanda,
• Otimização de preços e descontos,
• Personalização,
• Cumprimento informado e promessa de entrega,
• Marketing e publicidade acionados.

Previsão de demanda

Em 2017, quando Boise, Idaho, experimentou o “snowmegeddon”, o varejista de fazendas e ranchos para quem eu trabalhava sabia que isso aconteceria. A empresa subscreveu dados de previsão meteorológica de longo prazo que alertavam para nevascas recordes.

A empresa aumentou as suas encomendas grossistas de produtos relacionados com a neve, mas com cautela. A liderança da empresa duvidou dos dados.

Eles estavam justamente preocupados com o custo de um erro. Subestimações podem levar a rupturas de estoque e perda de receita (o que aconteceu neste caso).

No entanto, as sobrestimativas aumentam os custos de manutenção, o risco de redução ou a deterioração em categorias perecíveis.

Era difícil de pesar as potenciais perdas e benefícios. Olhando para trás, a IA pode ter facilitado essa decisão, não na previsão da queda de neve, mas no esclarecimento do risco.

Otimização de preços

As decisões de preços e descontos são previsões de demanda expressas em dólares. Os varejistas estimam a rapidez com que os produtos serão vendidos e ajustam os preços para preservar as margens.

O clima complica essas decisões. Um comerciante on-line na ensolarada Flórida pode reduzir o preço dos produtos de inverno, assim como um em Bismarck, Dakota do Norte, enfrenta a próxima tempestade de neve.

As soluções de preços baseadas em IA podem ajudar os comerciantes a resolver esta incompatibilidade na percepção da procura.

Em vez de mostrar a todos os clientes os mesmos preços, a IA pode incorporar variáveis ​​locais, como padrões climáticos regionais, probabilidades de previsão e comportamento de conversão, para encontrar o preço certo para cada região e cada previsão meteorológica.

Em vez de aplicar uma lógica de redução única, os mecanismos de precificação de IA podem ajustar as promoções com base na demanda esperada na localidade do comprador.

Personalização

As ferramentas de personalização inferem a intenção do comprador a partir do comportamento e do contexto. O clima apresenta outro sinal poderoso.

Os compradores que navegam durante uma onda de frio, onda de calor ou tempestade provavelmente têm necessidades específicas. A procura de bens sazonais, produtos relacionados com o conforto ou compras motivadas por eventos muda frequentemente em resposta às condições meteorológicas imediatas.

Orientado por IA mecanismos de personalização pode incorporar dados meteorológicos (em tempo real ou previstos) para ajustar recomendações, resultados de pesquisa no site, ênfase de categoria e mensagens promocionais.

Assim, agasalhos, produtos de hidratação ou itens para atividades internas podem receber maior visibilidade dependendo das condições.

Ao contrário dos preços, as decisões de merchandising normalmente apresentam baixo risco. Eles influenciam o que os compradores veem, e não o que os comerciantes se comprometem.

Expectativas de cumprimento

O clima afeta a logística tanto quanto a demanda. Neve, tempestades e temperaturas extremas podem perturbar as redes das transportadoras, atrasar remessas e alterar as expectativas de entrega. Mesmo assim, muitas plataformas de comércio eletrônico geram estimativas de entrega a partir de suposições estáticas.

Isso é um problema. A maioria dos compradores espera entrega rápida e às vezes reagem duramente, como iniciar estornos, quando atrasados.

Os modelos de atendimento orientados por IA podem incorporar variáveis ​​climáticas, padrões de desempenho da transportadora e fatores de risco regionais ao calcular as janelas de chegada estimadas.

Marketing acionado

O clima também cria uma demanda de curta duração, como guarda-chuvas em dias chuvosos.

Um agente de IA conectado ao Meta Ads poderia automaticamente desencadear campanhas com base na demanda influenciada pelo clima. A IA escreveria textos, geraria imagens ou vídeos, definiria orçamentos e até aprenderia com seus sucessos e fracassos.

Vantagem Competitiva

A combinação de IA e dados meteorológicos pode dar aos comerciantes uma vantagem competitiva, mas separar o hype da realidade exigirá testes.

Se o clima afetar as vendas, a IA poderá prever essas mudanças e otimizá-las.