• Análise de Dados: a IA pode analisar grandes volumes de dados de clientes, seu histórico de compras, cestas, preferências, comportamentos e interações com as marcas e os canais em diferentes pontos de contato e, com isso, identificar padrões e tendências.

• Segmentação de Clientes e Personalização: com base neste volume de dados, a IA pode segmentar os clientes, permitindo campanhas de marketing mais direcionadas e relevantes e recomendando produtos e ofertas relevantes direcionadas aos diferentes perfis de clientes.

• Chatbots e Assistência Virtual: dados relevantes para fornecer suporte personalizado ao cliente, responder a perguntas comuns e direcionar os clientes para produtos ou serviços adequados às suas reais necessidades.

• Previsão de Demanda: no varejo, a IA está sendo muito utilizada para prever a demanda futura com base em dados históricos e sazonais, ajudando os varejistas a gerenciar melhor seus estoques e a evitar superestoques e rupturas. 

• Análise Preditiva: utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode prever o comportamento futuro dos clientes, como suas preferências de compra e probabilidade de reduzir consumo, frequência, gasto e até mesmo de abandono (churn).

Esse conhecimento do cliente é crucial para direcionar as ações em todos os Ps (PDV, produto, preço, promoção, prateleira, etc.), identificar áreas de melhoria e ajustar as estratégias para atender melhor às necessidades dos clientes e, com isso, melhorar a experiência, otimizar os recursos e maximizar os resultados.