As inteligências artificiais (IAs) já fazem parte do dia a dia do e-commerce moderno, transformando a forma como as marcas se relacionam com seus clientes. 

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Atualmente, oferecer uma experiência de compra fluida, personalizada e eficiente não é mais um diferencial – é uma necessidade. 

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A jornada do consumidor deve ser intuitiva e satisfatória do começo ao fim, e a IA tem um papel relevante nessa evolução.

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O boom de ferramentas como o ChatGPT e o DeepSeek mostrou o poder da IA no atendimento ao cliente, mas isso é só a ponta do iceberg. 

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Além dos chatbots inteligentes, a tecnologia já está revolucionando a recomendação de produtos com IA, a análise de comportamento do consumidor, a automação de marketing e até mesmo a gestão de estoque. 

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Com algoritmos cada vez mais sofisticados, as IAs ajudam a prever tendências, reduzir o abandono de carrinho e criar interações mais humanas e personalizadas.

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Se você ainda não está aproveitando todo o potencial das IAs no seu e-commerce, é hora de entender como essas soluções conseguem impulsionar vendas e fidelizar clientes. 

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Vamos conhecer as principais IAs para e-commerce?

Chatbots inteligentes para atendimento ao cliente com IA

A implementação de chatbots baseados em IA está transformando o atendimento ao cliente no e-commerce. 

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Essas soluções oferecem respostas rápidas, personalizadas e disponíveis 24/7, reduzindo tempos de espera e melhorando a experiência do consumidor.

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De acordo com um estudo publicado na Procedia Computer Science (2022), 41% dos chatbots são utilizados em vendas e 37% no suporte ao cliente.

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Ainda conforme o estudo, as IAs auxiliam os consumidores na resolução de problemas, fornecendo informações sobre produtos e até recomendando ofertas personalizadas​ (1)

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Isso melhora a comunicação entre empresa e consumidor, tornando-a mais fluida e eficiente.

Na categoria de chatbots para atendimento online ao cliente, as principais IAs que podem ser usadas são

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1. ChatGPT

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O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, é um dos chatbots mais avançados no mercado, capaz de compreender e gerar respostas em linguagem natural de forma extremamente fluida. 

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Ele pode ser integrado a plataformas de e-commerce para:

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• Oferecer suporte ao cliente;
• Responder dúvidas sobre produtos;
• Guiar o usuário no processo de compra e;
• Lidar com reclamações.

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A sua principal vantagem é a capacidade de manter conversas contextuais, o que torna as interações mais naturais e humanizadas.

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Entre os diferenciais do ChatGPT, é que ele pode ser treinado com dados específicos da empresa para oferecer respostas personalizadas e mais alinhadas à identidade da marca. 

2. DeepSeek

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O DeepSeek é uma alternativa avançada para empresas que buscam chatbots com forte capacidade de análise de texto e interpretação de linguagem. Sem dúvidas, uma ótima opção de inteligência artificial no e-commerce.

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Ele se destaca no atendimento ao cliente por sua capacidade de compreender consultas complexas e fornecer respostas altamente precisas. 

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Além disso, a tecnologia permite interpretar emoções e intenções do usuário, oferecendo suporte mais personalizado e eficiente.

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No contexto do e-commerce, o DeepSeek pode ser empregado para responder perguntas técnicas detalhadas sobre produtos ou serviços, reduzindo o tempo que os consumidores gastam buscando informações no site. 

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As empresas que lidam com atendimento em múltiplos idiomas também podem se beneficiar do DeepSeek. Isso porque a IA chinesa tem uma excelente capacidade de tradução e adaptação a diferentes contextos linguísticos.

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3. Drift + Salesloft

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O Drift (ou Salesloft) é uma ferramenta de chatbot voltada especialmente para conversational marketing, ou seja, o uso de interações automatizadas para capturar leads e qualificar potenciais clientes. 

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Diferente dos chatbots tradicionais, que apenas respondem perguntas, o Drift é projetado para engajar visitantes do site de forma proativa, oferecendo suporte em tempo real e conduzindo-os ao próximo passo da jornada de compra.

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As empresas de e-commerce utilizam o Drift para automatizar o atendimento inicial, garantindo que cada visitante receba uma experiência personalizada. 

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Se um cliente demonstra interesse em um produto específico, o chatbot pode oferecer descontos exclusivos ou sugerir produtos complementares, aumentando as chances de conversão. 

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Além disso, o Drift se integra facilmente a plataformas de CRM, permitindo que equipes de vendas tenham acesso às interações do cliente e personalizem ainda mais o atendimento.

4. Zendesk Chat

O Zendesk Chat é uma ferramenta poderosa para empresas que já utilizam o Zendesk como plataforma de suporte ao cliente. 

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O diferencial está na integração com sistemas de gerenciamento de tickets e CRM. Isso faz com que os atendimentos realizados pelo chatbot sejam facilmente escalonados para agentes humanos quando necessário. 

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Ou seja, o Zendesk Chat é uma ótima opção para o que chamamos de atendimento híbrido. Ele garante que a IA faça o atendimento inicial ao cliente, oferecendo respostas para dúvidas comuns.

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Porém, se o cliente perguntar algo muito específico, que a IA não consegue resolver, os atendentes humanos podem intervir e proceder com a interação. 

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Sistemas de recomendação personalizada

Os sistemas de recomendação personalizados são uma das aplicações mais eficazes da IA no e-commerce. 

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Eles utilizam algoritmos avançados para analisar o comportamento do usuário, identificando padrões de navegação, histórico de compras e preferências individuais. 

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Com essas informações, as plataformas podem sugerir produtos altamente relevantes para cada cliente, aumentando as chances de conversão.

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Os algoritmos de recomendação operam de diversas formas, sendo as principais:

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• Filtragem colaborativa: analisa os hábitos de compra de diferentes usuários para sugerir produtos com base em padrões de comportamento semelhantes;
• Filtragem baseada em conteúdo: recomenda produtos com base nas características dos itens que o usuário já demonstrou interesse;
• Sistemas híbridos: combinam múltiplas abordagens para oferecer recomendações mais precisas e personalizadas.

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O impacto dessas recomendações na experiência do consumidor é significativo. 

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De acordo com uma pesquisa da Salesforce, empresas que utilizam sistemas de recomendação baseados em IA podem observar um aumento de até 30% nas taxas de conversão e um crescimento expressivo nas vendas adicionais (upsell e cross-sell). (2)

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Afinal, sugerir produtos certos no momento certo incentiva compras impulsivas e melhora a retenção de clientes.

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Entre as principais IAs para sistemas de recomendação estão:

5. Amazon Personalize

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Desenvolvida pela própria Amazon, essa IA oferece recomendações personalizadas em tempo real para e-commerces de todos os portes. 

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A Amazon Personalize tem como diferencial a capacidade de adaptação dinâmica às interações do usuário, ajustando sugestões conforme ele navega. 

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Além disso, pode ser integrada a lojas virtuais para recomendar produtos, serviços e até conteúdos, aumentando a taxa de engajamento e conversão.

6. Google Recommendations AI

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A solução de recomendação do Google Cloud usa aprendizado profundo para analisar grandes volumes de dados e prever quais produtos têm maior probabilidade de conversão para cada cliente. 

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Com o Google Recommendations AI, as empresas podem criar recomendações altamente contextuais, seja para páginas de produtos, e-mails marketing ou campanhas de remarketing.

7. Algolia Recommend

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O Algolia Recommend é ideal para e-commerces que precisam de respostas ultra-rápidas na exibição de recomendações. 

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Utilizando IA e aprendizado de máquina, ele processa interações em tempo real e sugere produtos com base na intenção do usuário, garantindo uma experiência de compra fluida. 

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8. Microsoft Azure Personalizer

A IA da Microsoft se diferencia por seu aprendizado por reforço, ou seja, ela melhora as sugestões conforme o cliente interage com as recomendações. 

Isso significa que, ao longo do tempo, a Microsoft Azure Personalizer se torna cada vez mais precisa, sugerindo produtos que realmente fazem sentido para cada consumidor. 

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Automação de marketing digital com IA

A IA está revolucionando o marketing digital, tornando campanhas mais eficientes e personalizadas. Tudo isso de forma automatizada!

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Os principais benefícios da automação de marketing com IA são:

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• Segmentação avançada: a IA analisa grandes volumes de dados para identificar padrões e criar segmentos altamente específicos, levando em conta fatores como preferências, comportamento de navegação e histórico de compras;
• E-mails personalizados: algoritmos de IA permitem o envio de e-mails customizados com recomendações personalizadas, aumentando taxas de abertura e conversão;
• Campanhas direcionadas: com machine learning, é possível prever quais conteúdos ou promoções têm maior probabilidade de engajamento e otimizar anúncios em tempo real.

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As empresas que adotam automação de marketing com IA conseguem reduzir custos operacionais, aumentar a efetividade das campanhas e melhorar significativamente o retorno sobre investimento (ROI).

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Conheça algumas das principais ferramentas de IA para automação de marketing:

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9. HubSpot Marketing Hub

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O HubSpot usa IA para analisar interações dos usuários e otimizar campanhas automaticamente. 

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Ele realiza uma segmentação detalhada de leads, automação de e-mails e personalização de conteúdo. 

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Com uma interface intuitiva, o HubSpot Marketing Hub facilita a criação de jornadas automatizadas, garantindo que cada cliente receba comunicações relevantes no momento certo.

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10. Mailchimp AI

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O Mailchimp integra IA para melhorar o desempenho das campanhas de e-mail marketing. 

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Ele utiliza aprendizado de máquina para prever as melhores horas de envio, segmentar listas automaticamente e recomendar conteúdos que aumentem a taxa de abertura e conversão. 

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Além disso, possibilita a realização de testes A/B com diferentes versões de e-mails para otimizar resultados.

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11. Marketo Engage

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O Marketo Engage, da Adobe, é uma plataforma avançada de automação que utiliza IA para pontuação de leads, personalização de campanhas no e-commerce e previsão de comportamento do cliente. 

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Ele é ideal para empresas que desejam uma abordagem omnichannel, conectando e-mails, anúncios, redes sociais e landing pages para campanhas altamente direcionadas.

12. Persado

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Diferente das outras ferramentas, o Persado foca na otimização da linguagem persuasiva. 

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Trata-se de uma IA que analisa dados de campanhas passadas para criar mensagens personalizadas que maximizam as conversões. 

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Ele é especialmente útil para testar diferentes variações de textos publicitários e aprimorar o tom da comunicação para cada público.

Análise preditiva para gestão de estoque inteligente

A gestão de estoque é um dos desafios mais complexos do e-commerce, pois um planejamento inadequado pode resultar em falta de produtos ou excesso de mercadorias, impactando diretamente a lucratividade. 

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A IA tem contribuído para esse setor ao prever demandas futuras com base em análises preditivas, reduzindo desperdícios e melhorando a disponibilidade de itens.

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De acordo com um estudo realizado recentemente, os algoritmos de IA são capazes de resolver desafios como o problema de alocação dinâmica de produtos e o picking de pedidos, garantindo maior eficiência na organização e movimentação de estoque​. (3)

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Entre os benefícios da análise preditiva na gestão de estoque se destacam:

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• Redução de custos operacionais, evitando compras desnecessárias ou armazenamento excessivo;
• Aumento da disponibilidade de produtos, garantindo que os itens certos estejam sempre acessíveis; e
• Melhoria no tempo de resposta, otimizando a logística e os prazos de entrega.

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Isso tudo é possível a partir da adoção de ferramentas de IA para gestão de estoque, tais como:

13. IBM Watson Supply Chain

O IBM Watson Supply Chain utiliza IA para prever oscilações na demanda e otimizar a reposição de estoque. 

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Ele analisa padrões históricos de compras, comportamento do consumidor e fatores externos, como clima e tendências do mercado, garantindo um planejamento eficiente da cadeia de suprimentos.

14. Oracle Cloud Inventory Management

A Oracle Cloud Inventory Management fornece uma visão preditiva do estoque, ajudando as empresas a tomar decisões inteligentes sobre reabastecimento e distribuição. 

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O sistema identifica gargalos e prevê faltas de produtos antes que elas ocorram, reduzindo riscos de desabastecimento.

15. Blue Yonder

O Blue Yonder utiliza aprendizado de máquina para automatizar a gestão de estoque e otimizar a logística. 

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Ele permite prever flutuações na demanda e ajustar estoques em tempo real, garantindo eficiência na movimentação de produtos e redução de desperdícios.

16. SAP Integrated Business Planning (IBP)

O SAP IBP combina análise preditiva de vendas com inteligência de dados para criar previsões detalhadas sobre demandas futuras, otimização de estoques e sincronização da cadeia de suprimentos. 

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As lojas virtuais que utilizam essa IA conseguem aumentar a precisão do planejamento e minimizar custos.

Precificação dinâmica com IA

A precificação dinâmica com IA possibilita que os e-commerces ajustem automaticamente os preços de seus produtos em tempo real, considerando fatores como demanda, concorrência, sazonalidade, comportamento do consumidor e até eventos externos.

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Essas ferramentas utilizam algoritmos de machine learning para analisar tendências do mercado e otimizar preços, garantindo competitividade sem comprometer a margem de lucro. 

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Com isso, as empresas podem maximizar receitas, aumentar conversões e conquistar uma melhoria na experiência do cliente, ao oferecer preços estratégicos que acompanham a volatilidade do mercado. 

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Estudos da McKinsey indicam que a automação na precificação pode aumentar a receita em até 25% ao identificar oportunidades para promoções ou ajustes de valor com maior precisão. (4)

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Confira alguns exemplos de IA para precificação dinâmica que você pode implementar no seu e-commerce.

17. BlackCurve

O BlackCurve utiliza machine learning para analisar milhões de pontos de dados e recomendar preços ideais para cada produto, levando em conta a demanda, os concorrentes e a elasticidade de preço dos consumidores.

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Essa IA facilita para que os preços da sua loja virtual sejam modificados conforme as oscilações do dólar e outras moedas estrangeiras, por exemplo.

18. Prisync

O Prisync é uma ferramenta voltada para monitoramento da concorrência e ajuste dinâmico de preços. 

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Ele permite acompanhar preços de diversos concorrentes e ajustar automaticamente os valores para se manter sempre competitivo.

19. Intelligence Node

O Intelligence Node oferece uma solução avançada de precificação baseada em IA, focada em análises preditivas e inteligência de mercado.

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Essa ferramenta é útil para marcas e varejistas conseguirem identificar o melhor preço para cada cenário de venda.

O Futuro do e-commerce é inteligente

A transformação digital no e-commerce já é uma realidade, e as IAs são parte importante dessa evolução. 

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Ao longo deste artigo, exploramos como a IA pode melhorar a experiência do cliente, desde o atendimento automatizado por chatbots inteligentes, passando por sistemas de recomendação personalizada, até a gestão otimizada de estoque, automação de marketing, precificação dinâmica e muito mais. 

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Para quem busca impulsionar o sucesso do seu e-commerce, investir em IAs é um passo fundamental. Avalie as ferramentas mencionadas e veja quais melhor se encaixam na realidade do seu negócio. 

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A tecnologia está disponível, e o momento de inovar é agora!

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Referências:

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(1) MISISCHIA, Chiara Valentina; POECZE, Flora; STRAUSS, Christine. Chatbots in customer service: their relevance and impact on service quality. Procedia Computer Science, v. 201, 2022. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922004689>. Acesso em: 11 fev. 2025. 

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(2) COMO a inteligência artificial está transformando a análise de produtividade nas empresas. Vorecol, 2024. Disponível em: <https://psico-smart.com/pt/blogs/blog-como-a-inteligencia-artificial-esta-transformando-a-analise-de-produtividade-nas-empresas-148233#>. Acesso em: 11 fev. 2025. 

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(3) ASSIS, Rodrigo Furlan de; FARIA, Alexandre Frias; THOMASSET-LAPERRIÈRE, Vincent; SANTA-EULALIA, Luis Antonio; OUHIMMOU, Mustapha; FERREIRA, William de Paula. Machine learning in warehouse management: a survey. Procedia Computer Science, v. 232, 2024. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050924002734>. Acesso em: 11 fev. 2025. 

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(4) ZAMBONI, Anahy. Como a IA pode otimizar a precificação no e-commerce. E-commerce Brasil, 19 abr. 2024. Disponível em: <https://www.ecommercebrasil.com.br/artigos/como-a-ia-pode-otimizar-a-precificacao-no-e-commerce>. Acesso em: 11 fev. 2025. 

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