Pague Menos é a segunda maior rede de farmácias em número de lojas no Brasil, com mais de 1,6 mil unidades, e foi pioneira no segmento de drogarias no país.
Com mais de 70 mil SKUs e nenhuma funcionalidade de recomendação de produtos no e-commerce, os itens nas páginas de navegação era exclusivamente promocionais e não direcionados de acordo com as preferências de consumo do cliente.
Com o compromisso de sempre oferecer a melhor experiência para seus consumidores, a rede de farmácias buscava explorar um sistema de recomendação mais personalizado que atendesse às preferências de cada comprador individual.
Prazo e eficiência são duas das características mais importantes no varejo. É por isso que grandes empresas são desafiadas a disputar por market share e engajar consumidores, melhorando a experiência do cliente e o relacionamento enquanto fomenta o consumo.
Dado esse cenário, a AI/R Compass UOL trabalhou para entregar um sistema de recomendação inteligente para introduzir produtos para os clientes de acordo com suas preferências.
Em menos de 60 dias, a AI/R Compass UOL, em parceria com a AWS, executou um serviço de recomendação para ranqueamento de produto utilizando inteligência artificial (IA) e machine learning (ML).
Utilizando os aceleradores de IA da AI/R Compass UOL e o Amazon Personalize para ML, a Pague Menos agora oferece recomendações direcionadas dos mais de 70 mil SKUs diretamente no carrinho.
Com o Amazon Personalize, a rede acessou um serviço de ML que permite a criação de sistemas de recomendação personalizados e escaláveis com algoritmos avançados de ML que analisam padrões em dados históricos — itens, clientes, vendas, carrinhos — para identificar os produtos mais relevantes para cada usuário.
O sistema aprende e é retreinado a cada novo dado de interação com o usuário, atualizando e refinando as recomendações ao longo do tempo e permitindo que a Pague Menos ofereça experiências altamente personalizadas, com aumento no engajamento do cliente, nas vendas e na fidelidade.
Aumento na precisão das recomendações, sob medida para cada perfil de cliente
Aumento das conversões e eficiência operacional com expectativa de até 1% de aumento nas vendas mensais
Treinamento constante do modelo de ML a cada nova interação com o usuário
Entrega sob medida para cada cliente que possua um login e um histórico de interação no e-commerce
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