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AI no chat commerce: como os algoritmos impulsionam as conversões de vendas

Com o avanço da tecnologia nos últimos anos, realizar compras online nunca foi tão fácil. De acordo com dados divulgados pela Mobile Time/Opinion Box, em 2024, o WhatsApp consolidou-se como o principal canal de vendas no Brasil, sendo utilizado por 70% das empresas para comercializar produtos e serviços. Isso porque a IA e os algoritmos potencializam os serviços de chat commerce, oferecendo insights poderosos para que as plataformas sejam mais assertivas na conversão dos usuários, com informações certeiras e personalizadas.

Com grande potencial de transformação de operações, os serviços de chat commerce oferecem soluções automatizadas para a compra e gestão de negócios, como explica Gustavo Soares, COO e Sócio da Bilheteria Express The text "Bilheteria Express" is already in Portuguese, so it remains unchanged in the translation. The translation is accurate and maintains the original formatting, tone, and context.. “A inteligência artificial evoluiu no setor B2B e passou a integrar operações que envolvem o atendimento ao cliente, pagamentos, personalização de experiência do consumidor, logística e até catálogos dentro de um único local”, afirma. 

A IA tem diversas aplicações no setor varejista, podendo ser a chave para impulsionar as vendas online. Devido a sua capacidade de processar grandes volumes de dados e identificar padrões, tem se tornado cada vez mais comum que as organizações utilizem estratégias e se destaquem em um mercado extremamente competitivo. “Os algoritmos conseguem prever as dúvidas dos clientes no atendimento e determinar até mesmo as suas preferências. Isso faz com que cada consumidor tenha uma experiência única, sem esperar por várias horas para terem um retorno. Assim, a satisfação e a conexão com o cliente são fortalecidas”, acrescenta Gustavo.

Além disso, a capacidade de identificar tendências de mercado acelera o tempo de resposta das empresas, que podem reagir às mudanças e realizar previsões para se prepararem para as novas exigências dos consumidores. A partir da compreensão dessas necessidades, a inteligência artificial pode indicar vendas futuras, se baseando em históricos, sazonalidade e até eventos externos. Dessa forma, as corporações tomam decisões que impulsionam o seu crescimento.  

A inteligência artificial também auxilia na criação de conteúdo de marketing, trazendo insights poderosos para campanhas relevantes. Os algoritmos analisam as preferências do público-alvo, possibilitando uma maior interação e o interesse dos clientes. “A tecnologia pode ser uma grande aliada em trazer o consumidor para mais perto, coletando informações para que as marcas os conheçam. Isso facilita na fidelização dos usuários e na conversão de vendas. Essa pode ser a solução para se destacar num mundo cada vez mais digital e competitivo”, finaliza o executivo.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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