{"id":5807,"date":"2022-06-24T07:34:50","date_gmt":"2022-06-24T07:34:50","guid":{"rendered":"https:\/\/ivymobility.com\/?post_type=blog&p=5807"},"modified":"2024-09-13T05:34:01","modified_gmt":"2024-09-13T05:34:01","slug":"how-recommenders-help-large-enterprises-scale-profitably","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/ivymobility.com\/pt\/blog\/how-recommenders-help-large-enterprises-scale-profitably\/","title":{"rendered":"Como os recomendadores ajudam grandes empresas a crescer com lucratividade"},"content":{"rendered":"

Na Ivy, temos desenvolvido tecnologias mais recentes para empresas de bens de consumo nos \u00faltimos 20 anos. Nossas equipes de P&D criaram muitas solu\u00e7\u00f5es para ajudar as empresas de bens de consumo a escalar e acompanhar a concorr\u00eancia crescente. Gra\u00e7as aos avan\u00e7os em intelig\u00eancia artificial, aprendizado de m\u00e1quina e aprendizado profundo, agora voc\u00ea pode analisar milh\u00f5es de lojas usando um modelo de dados para entender comportamentos e tend\u00eancias para fazer recomenda\u00e7\u00f5es. Continue lendo para descobrir como os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o ajudam voc\u00ea a aprender mais sobre seus clientes e aumentar as vendas.<\/p>\n\n\n\n

Este blog tamb\u00e9m \u00e9 um passeio pela mem\u00f3ria de Ranjith T, chefe de desenvolvimento de produto, e explica o que est\u00e1 por tr\u00e1s do desenvolvimento de nosso mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o nativo - Ivy Recommender.<\/p>\n\n\n\n

Prescritivo em vez de preditivo<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Um mecanismo t\u00edpico de recomenda\u00e7\u00e3o de vendas analisa o espectro de dados para oferecer conselhos prescritivos aos representantes de vendas sobre as a\u00e7\u00f5es a serem tomadas. Estes est\u00e3o um passo \u00e0 frente do preditivo porque o preditivo pode dizer o que vai acontecer, mas o prescritivo pode mudar o que vai acontecer se voc\u00ea agir de uma determinada maneira.
Todos n\u00f3s encontramos mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o em nosso dia a dia, como sugest\u00f5es de filmes na Netflix, recomenda\u00e7\u00f5es de produtos da Amazon e muitos outros. Isso \u00e9 tudo B2C! Para empresas de bens de consumo, onde os representantes de vendas visitam as lojas para impulsionar as vendas de produtos, aplicamos a mesma sabedoria anal\u00edtica \u00e0s necessidades de empresas de bens de consumo<\/a><\/strong>. Nossa solu\u00e7\u00e3o pode ajud\u00e1-los a obter mais valor de cada canal e aumentar as decis\u00f5es dos representantes de vendas para obter melhor desempenho.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Adapta\u00e7\u00e3o \u00e0s opera\u00e7\u00f5es de distribui\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Voc\u00ea pode se perguntar se tudo isso parece \u00f3timo na teoria, mas como isso se encaixa em aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas? Uma empresa de bens de consumo com uma excelente equipe de vendas, onde os representantes de vendas t\u00eam \u00f3timo relacionamento com todas as lojas, tamb\u00e9m se beneficiaria com um mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Imagine um cen\u00e1rio em que seus representantes de vendas compartilham recomenda\u00e7\u00f5es com gerentes e propriet\u00e1rios de lojas, e a loja fica impressionada com a quantidade de informa\u00e7\u00f5es que sua equipe tem ao seu alcance. O que seria ainda mais emocionante \u00e9 quando a loja se beneficiasse dessas recomenda\u00e7\u00f5es. Voc\u00ea obt\u00e9m melhor experi\u00eancia do cliente, crescimento, execu\u00e7\u00e3o perfeita na loja, menos rupturas de estoque e grandes pedidos. Implica tamb\u00e9m mais receita, aumento nas vendas mesmas lojas e melhoria na margem de lucro.<\/p>\n\n\n\n

Recomenda\u00e7\u00f5es para a vit\u00f3ria <\/b><\/h4>\n\n\n\n

Um estudo da Harvard Business Review sugere que sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o<\/a><\/strong> s\u00e3o uma distin\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica importante entre organiza\u00e7\u00f5es nascidas digitais e empresas legadas. Ele tamb\u00e9m menciona que quando a IA e o ML geram recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas por meio da an\u00e1lise de dados do cliente, podem aumentar as vendas para varejistas em 1% a 2%, e nossa solu\u00e7\u00e3o de recomenda\u00e7\u00e3o nativa, Ivy Recommender, tem o potencial de aumentar as vendas para varejistas em 5%.<\/p>\n\n\n\n

Criamos nosso mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o para ajudar as organiza\u00e7\u00f5es a obter melhor valor de seus dados para ajud\u00e1-las a expandir seus neg\u00f3cios e melhorar as vendas. Uma de nossas maiores vantagens \u00e9 que nossa solu\u00e7\u00e3o precisa apenas de seis meses de dados anteriores para gerar recomenda\u00e7\u00f5es com alta precis\u00e3o e valores de recall. No entanto, preferimos que os nossos clientes utilizem dados de pelo menos 13 meses para garantir que o aspecto da sazonalidade seja coberto.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Perto da perfei\u00e7\u00e3o<\/b><\/h4>\n\n\n\n

A reciclagem e reutiliza\u00e7\u00e3o de registros multitrack nos ajudou a criar padr\u00f5es repet\u00edveis que economizam tempo para que nosso algoritmo de recomenda\u00e7\u00e3o produza resultados. Agora oferecemos duas recomenda\u00e7\u00f5es significativas com melhorias espec\u00edficas: Fit Sell e Up-Sell. Tamb\u00e9m temos outros 14 casos de uso em andamento que essencialmente mitigariam problemas desde o recrutamento at\u00e9 o desempenho dos agentes de campo.<\/p>\n\n\n\n

Quanto mais voc\u00ea usa o recomendador, mais ele aprende e melhora. Grava\u00e7\u00e3o<\/a>Recomendadores<\/a><\/strong> usam enorme poder computacional para processar milh\u00f5es de gigabytes de dados. Ele tamb\u00e9m executa threads paralelos para processar centenas de par\u00e2metros, \u00edndices de segmentos, permuta\u00e7\u00f5es e combina\u00e7\u00f5es para identificar padr\u00f5es entre esses dados.<\/p>\n\n\n\n

O futuro dos recomendadores<\/b><\/h4>\n\n\n\n

A jornada em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 inova\u00e7\u00e3o est\u00e1 em andamento. N\u00f3s sombreamos representantes de vendas<\/a><\/strong> em suas idas \u00e0s lojas para entender como nosso recomendador faz a diferen\u00e7a em seu trabalho. Isso nos ajuda a obter insights sobre como aprimorar o que eles fazem e projetar de acordo.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que aprendemos mais sobre nosso mecanismo, aprimoramos os recursos existentes e, ao mesmo tempo, desenvolvemos novos pacotes de gerenciamento de crescimento de receitas que oferecem a garantia de maior lucratividade. Esperamos tamb\u00e9m construir um sistema que possa treinar e aumentar a produtividade dos nossos agentes de for\u00e7a de campo.<\/p>\n\n\n\n

A outra parte da qual depende o futuro dos recomendadores \u00e9 a usabilidade. Se uma empresa de bens de consumo implementar a recomenda\u00e7\u00e3o, mas a equipe de opera\u00e7\u00f5es n\u00e3o compreender seu valor, ela n\u00e3o servir\u00e1 ao prop\u00f3sito. Al\u00e9m disso, se as recomenda\u00e7\u00f5es n\u00e3o carregarem rapidamente, o representante de vendas pode perder a f\u00e9 nelas e fazer as coisas da maneira antiga. Conseq\u00fcentemente, a ado\u00e7\u00e3o e o desempenho da solu\u00e7\u00e3o andam de m\u00e3os dadas. Se um representante de vendas sentir que o Ivy Recommender me ajuda a terminar o dia mais cedo e tamb\u00e9m a atingir minhas metas, seria uma vit\u00f3ria para n\u00f3s e uma declara\u00e7\u00e3o convincente para as empresas de bens de consumo adot\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n

Nas observa\u00e7\u00f5es finais, Ranjith<\/a> <\/strong>diz: \u201cNa Ivy, nos esfor\u00e7amos para ajudar as empresas de bens de consumo a construir um relacionamento mais profundo, robusto e valioso com seus parceiros de canal \u2013 um relacionamento que se traduz em crescimento m\u00fatuo e em ganhos m\u00fatuos para ambos\u201d.<\/p>","protected":false},"featured_media":5808,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false},"categories":[14],"class_list":["post-5807","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","categories-blog"],"acf":[],"yoast_head":"\nHow Recommenders Help Large Enterprises Scale Profitably<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The real-life experience of building an intelligent AI\/ML-driven route to market solution has been exhilarating as well empowering. 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