Coca-Cola dispensa apresentações. Com mais de 500 marcas de refrigerantes sendo vendidas para clientes em mais de 200 países, a Coca-Cola Company é a maior empresa de bebidas do mundo. Todos os dias, consumidores sedentos bebem mais de 1,9 bilhão de porções de produtos da Coca-Cola.
Uma operação nessa escala gera claramente muitos dados, seja de processos de produção e distribuição, vendas, comentários de clientes ou qualquer outra parte do processo. Uma das razões pelas quais a empresa permaneceu no topo por mais de 130 anos é sua capacidade de adotar inovação e novas tecnologias, incluindo a tecnologia Big Data.
- Tiros de sabor de grande volume de dados
- Digitalização de mídia social
- Leitura de códigos de produtos
- CRM e Einstein
- Aprendizado de Máquina para Selfies
- Máquinas de venda automática com alimentação AI
- Tudo se resume a grandes volumes de dados
- Como a Coca-Cola usa Big Data na prática
1 – Tiros de sabor de grande volume de dados
Nós todos sabemos que a inteligência artificial é tão boa quanto os grandes dados que você alimenta. É por isso que a Coca-Cola começou a monitorar suas máquinas de refrigerante de autoatendimento para ver o que as pessoas preferiam. Como se constata, esta foi a inspiração para o lançamento de “Cherry Sprite”.
Podemos estar inclinados a pensar que você não precisaria de inteligência artificial para tomar esses tipos de decisão, já que tudo que você precisa fazer é apenas agregar os dados usando métodos tradicionais de consulta, e isso provavelmente é verdade. No entanto, eles também usam algumas ferramentas de processamento de linguagem natural para vasculhar a Internet e ver o que as pessoas estão dizendo sobre suas criações de sabor. Nós aprendemos sobre isso a partir de um artigo da Forbes sobre o tema da Coca-Cola e AI, que fala sobre como “seus produtos foram mencionados em algum lugar do mundo, uma média de pouco mais de uma vez a cada dois segundos”.
Isso nos leva ao nosso próximo tópico.
2 – Digitalização de Mídia Social
Hoje em dia você precisa estar ciente do que as pessoas estão dizendo sobre você nas mídias sociais por causa da máquina de indignação. Embora ainda nos surpreendamos por que as empresas nem se incomodam em tentar se desculpar, entendemos como é valioso saber o que as pessoas estão dizendo sobre seus produtos e sua marca. Com mais de 23 milhões de pontos de venda, a Coca-Cola precisa se certificar de que está emitindo mensagens de marca consistentes sem ofender ninguém – por causa da máquina ultrajada. De acordo com um artigo da Nastel Technologies, em 2015, a Coca-Cola precisava analisar mais de 20 bilhões de impressões provenientes de 120.000 conteúdos.
Esse tipo de monitoramento de dados também é como eles descobriram que era uma boa ideia trazer de volta Surge:
Como 90% dos consumidores agora baseiam suas decisões de compra em conteúdo de mídia social, a Coca-Cola usa visão computacional para detectar fotos de seus produtos e mais algoritmos para avaliar os sentimentos do que as pessoas dizem sobre essas fotos ou sua marca em geral. Falando nisso, vamos ver algumas outras maneiras de usar a visão computacional.
3 – Leitura de Códigos de Produtos
Patrick Brandt, da Coca-Cola, passou algum tempo no Blog do Google Developers falando sobre como “eles estão usando o AI e o TensorFlow para obter uma prova de compra sem atritos”. O esforço foi em torno de um programa de fidelidade do consumidor, que exigia que os clientes inserissem um código de 14 dígitos em seus telefones celulares. Primeiro, eles tentaram resolver o problema usando o OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) antigo, mas tiveram problemas ao tentar verificar com rapidez e precisão códigos como estes:
Chambers imaginou estar sentado em um trem quente e ter uma notificação por telefone anunciando um especial de happy hour da Coca-Cola – compre uma Coca-Cola e ganhe um DASANI com desconto, por exemplo.
Eles então recorreram ao aprendizado profundo com a plataforma TensorFlow do Google sobre a qual falamos em um artigo anterior. O resultado final permitiu ao usuário tirar uma foto da tampa da garrafa que foi traduzida em um código com uma precisão de 99,97%. Leva cerca de um segundo para processar a imagem, e o sucesso desse esforço levou a tecnologia a ser um “componente essencial de todas as promoções baseadas na web da Coca-Cola North America”.
4 – CRM e Einstein
A Coca-Cola precisa se concentrar no que faz melhor, aproveitando os talentos da IA de outras empresas, como a Salesforce, que criou um aplicativo que ajuda a conduzir os estoques com mais eficiência. Em vez de ter milhares de pessoas verificando caixas frigoríficas por estoque, agora é possível tirar uma foto de um cooler e a tecnologia AI da Salesforce, chamada Einstein, contará as garrafas e determinará a “pureza da Coca-Cola”. cooler), e também fará ajustes com base em cargas de dados externos, como compras passadas ou até mesmo eventos que estão acontecendo na área.
A Coca-Cola pode agora implantar este aplicativo para todos os seus associados no campo, que agora podem gerenciar mais facilmente os pedidos para os 16 milhões de coolers instalados em lojas de varejo em todo o mundo. Como tudo é baseado na nuvem, você pode imaginar como esses dados são úteis para toda a cadeia de suprimentos.
5 – Aprendizado de Máquina para Selfies
Ler códigos de produtos não é o único uso inteligente que a Coca-Cola criou para a visão computacional. Lá em 2015, a Microsoft criou uma ferramenta legal que adivinhava a idade das pessoas. Se você fizer upload de uma foto sua segurando uma garrafa de Coca-Cola, ela irá desbloquear “a experiência especial da Coca-Cola” que adivinha sua idade e lhe dirá a idade da garrafa de Coca-Cola que você está segurando.
Gimmick? Claro, mas é uma maneira inteligente de fazer as pessoas interagirem com sua marca e também pode ser útil para tornar os algoritmos de inteligência artificial que estão constantemente examinando as mídias sociais um pouco mais inteligentes.
6 – Máquinas de Venda Automática com Alimentação AI
Mesmo na terra das máquinas de venda automática, no Japão, a função real da máquina de venda automática não mudou muito. Como se constata, há muitos recursos interessantes que você pode adicionar às máquinas de venda automática que os tornam muito mais interessantes. Um artigo publicado pela Coca-Cola em agosto do ano passado fala sobre “máquinas de venda automática com alimentação artificial” que são mais fáceis de gerenciar e operar. Essas novas máquinas podem “oferecer promoções, controlar vendas, suprimir antecipadamente as necessidades de manutenção e recarga e até mesmo aceitar pagamentos móveis” para que o usuário possa fazer o pedido antes mesmo de chegar à máquina.
Chambers imaginou estar sentado em um trem quente e ter uma notificação por telefone anunciando um especial de happy hour da Coca-Cola – compre uma Coca-Cola e ganhe um DASANI com desconto, por exemplo.
Isso tudo está se tornando uma realidade agora com máquinas conectadas à nuvem que examinarão “a atividade do consumidor no Facebook, a localização atual e o tom da conversa, para que o bot de AI possa adotar um dialeto local e uma atitude personalizada para cada usuário”. Soa como a “câmara de eco do marketing digital” sobre a qual falamos antes.
7 – Tudo se Resume a Grandes Volumes de Dados
Voltando ao que dissemos anteriormente, a empresa com os maiores, mais limpos e mais precisos conjuntos de dados dominará com os algoritmos de IA mais eficazes. É aí que a Coca-Cola pode competir como ninguém, dado os petabytes de dados que essa empresa de quase US $ 200 bilhões produz. De acordo com um artigo da DataFlow, eles agora analisam dados de pontos de vendas de empresas como a Walmart, que responde por US $ 4 bilhões em vendas anuais da Coca-Cola ”. Eles estão usando até “1 quintilhão de variáveis de decisão para fornecer consistentemente a mistura ideal de suco de laranja”, de modo que eles possam garantir que seus produtos de suco de laranja tenham o mesmo sabor todos os anos. Eles também estão usando big data em outras áreas de seus negócios, “por exemplo, para reduzir os custos de horas extras em 46%” em seu centro de atendimento ao funcionário.
8 – Como a Coca-Cola usa Big Data na Prática
A Coca-Cola tem uma estratégia sólida baseada em dados que sustenta as decisões em todos os negócios, e sabe-se que investiu recursos extensivos em pesquisa e desenvolvimento em áreas como inteligência artificial (IA) para aproveitar ao máximo os dados coletados.
Isso valeu a pena em várias áreas, incluindo o desenvolvimento de produtos. Em 2017, foi revelado que o lançamento do novo sabor Cherry Sprite foi inspirado em dados coletados das fontes de bebidas self-service que permitem aos clientes misturar suas próprias bebidas. Como as máquinas oferecem uma variedade de “shots” de sabor para os clientes adicionarem às suas bebidas, a Coca-Cola pode simplesmente identificar a combinação de sabores mais popular e transformá-la em uma bebida pronta para um público mais amplo.
A empresa também está capitalizando em bots AI – a tecnologia por trás de “assistentes virtuais” como Siri e Alexa – e desenvolvendo assistentes de IA para máquinas de venda automática. Isso permitirá que os usuários personalizem sua experiência, por exemplo, pedindo que a máquina misture sua mistura favorita exatamente com a sua preferência. O AI também permite que as máquinas automáticas se comportem de maneira diferente em diferentes cenários. Isso pode significar ser recebido por uma máquina de venda animada e animada em um movimentado shopping center e uma máquina mais sombria em uma sala de espera do hospital.
Os dados de mídia social são outra importante via que a Coca-Cola explora plenamente – e não é de admirar que 35 milhões de seguidores no Twitter e incríveis 105 milhões de fãs no Facebook. Com esses tipos de números, a empresa está sentada em uma rica veia de dados valiosos. Uma forma de usar esses dados é acompanhar como os produtos da Coca-Cola são representados nas várias plataformas de mídia social. Em 2015, isso levou ao cálculo de que os produtos da empresa eram mencionados em algum lugar do mundo, em média, a cada dois segundos. Usando tecnologia de reconhecimento de imagem (que é alimentada por AI), a empresa pode dizer quando as fotografias de suas bebidas (ou, de fato, os de seus concorrentes) são publicadas on-line.
Esse tipo de dados dá à Coca-Cola informações importantes sobre quem está bebendo suas bebidas, onde essas pessoas estão localizadas e o que as leva a mencionar a marca on-line. A informação pode ser usada para servir aos consumidores anúncios mais direcionados, que, segundo a Coca-Cola, são quatro vezes mais propensos a resultar em um clique. No futuro, a empresa está interessada em usar a inteligência artificial para criar os próprios anúncios.
Em outro movimento impulsionado pela tecnologia Big Data, a Coca-Cola está testando a realidade aumentada (AR) em várias de suas fábricas de engarrafamento em todo o mundo. Essa tecnologia envolve o uso de óculos ou um headset que sobrepõe a computação gráfica ao que o usuário está vendo no mundo real. Isso significa que os técnicos podem ver informações sobre as máquinas que estão consertando ou consertando e obter ajuda para diagnosticar e corrigir problemas técnicos. Essa tecnologia também pode ser usada para inspecionar e diagnosticar problemas em máquinas e distribuidores localizados em locais difíceis de alcançar ou remotos (como um navio de cruzeiro no meio do oceano).
Conclusão
A The Coca-Cola Company é um excelente exemplo de uma empresa baseada em dados e inteligência, aproveitando todas as oportunidades possíveis para reavaliar praticamente todos os aspectos de como ela opera.
Esse tipo de implementação estratégica e generalizada de IA e outras tecnologias de Big Data significa que a empresa provavelmente continuará sendo a número um no futuro previsível.
Referências:
How Digital Technology and Big Data Can Accelerate Coke North America’s Innovation Strategy