Otimização de vendas no setor varejista com inteligência artificial

Abstract

O setor varejista está sofrendo muitas mudanças após o “boom” da inteligência artificial, nesse setor, há a área de Customer Relationship Management (CRM), a qual realiza gestão de relacionamento que visa melhorar a satisfação, otimizar a rentabilidade, aumentar a receita e visar a assertividade das campanhas de captação de novos clientes. Este projeto visa aplicar inteligência artificial nesse ramo. Na revisão de literatura desta tese, primeiramente, foram abordados os seguintes conceitos: Customer Relationship Management, para o entendimento de onde está sendo aplicado a inteligência artificial; Machine Learning, explicando o que é, quais são suas aplicações, como realizar as coletas de dados, como preparar os dados com as técnicas de feature engineering e como realizar o treinamento do modelo; Utilização da ferramenta poderosa de análise de dados da Google, BigQuery, explicando o que é e como utilizá-la, para treinar o modelo para realizar predições dos scores dos consumidores; Percentil, pois com as predições realizadas, é necessário realizar a classificação dos consumidores, onde acontecerá uma ordenação de scores e classificações baseado na posição relativa; Teste A/B, técnica de realizar experimentos separando em grupos de controle e variante; Visualização de dados, explicando os tipos de gráficos e quando usá-los; Dito CRM, um software utilizado para realizar disparos de campanhas com Inteligência Artificial. Com os disparos feitos para o grupo de controle e grupo de variante, foi verificado que o grupo com a aplicação de inteligência artificial obteve resultados de quase quatro vezes superior em relação ao grupo de controle.

The retail sector is undergoing significant changes after the “boom” of artificial intelligence. Within this sector, there is the area of Customer Relationship Management (CRM), which manages customer relationships with the aim of improving satisfaction, optimizing profitability, increasing revenue, and enhancing the effectiveness of customer acquisition campaigns. This project aims to apply artificial intelligence in this domain. The literature review of this thesis first addresses the following concepts: Customer Relationship Management to understand where artificial intelligence is being applied; Machine Learning, explaining what it is, its applications, how to collect data, prepare data with feature engineering techniques, and train models; BigQuery, Google's powerful data analytics tool, explaining what it is and how to use it to train models for consumer score predictions; Percentile, as consumer predictions require classification by ranking scores and assigning classifications based on relative positions; A/B Testing, a technique for conducting experiments by separating data into control and variant groups; Data Visualization, explaining the types of charts and when to use them; and Dito CRM, a software tool used to launch AI-driven campaigns..With the messages delivered to the control group and the variant group, it was found that the group with the application of artificial intelligence achieved results nearly four times higher compared to the control group.