Nos últimos anos, preocupações que eram praticamente exclusivas de e-commerces entraram no radar de empresas de varejo tradicionais; e, em paralelo, e-commerces têm vivenciado um boom na concorrência. Neste acelerado e complexo cenário, a automação de testes com base em Inteligência Artificial e Machine Learning cresce em importância.

Para que seja efetiva, porém, essa automação deve contemplar os aspectos e desafios típicos da jornada de compra do consumidor.

Analisar os casos de teste é um dos melhores pontos de partida para alcançar tal resultado.

Do catálogo ao pós-venda

Fazer com que o cliente chegue à loja (seja ela física ou virtual) é apenas o começo de uma jornada que, idealmente, não se encerra no check-out – culmina numa fidelização. E, ao longo dessa jornada, há uma série de pontos que devem estar em ordem.

No varejo, há pelo menos 8 categorias de casos de testes típicos:

1. Teste de E-commerce/aplicativo

O foco está em testar a funcionalidade, a performance e a experiência do usuário no site ou app.

Envolve validar funções como busca de produtos, carrinho de compras, checkout, registro de usuário e gerenciamento de conta.

2. Teste de Aplicativo Mobile

O uso crescente de aplicativos para compras (sejam eles plataformas de marketplace ou apps próprios da loja) demanda atenção especial a esse tipo de recurso.

Os testes devem cobrir funcionalidades específicas de plataformas mobile, como responsividade do design, compatibilidade de dispositivos, notificações push e serviços baseados em localização.

3. Teste de Sistema de Ponto-de-Venda (PdV)

Em lojas físicas, é essencial garantir o bom funcionamento do sistema de ponto-de-venda. Do contrário, a empresa pode não apenas perder vendas, mas também clientes – e ter sua reputação seriamente prejudicada.

Processamento de transações, escaneamento de código de barras, sincronização de inventário, integração de pagamento e precisão dos dados são os casos de teste mais importantes dessa categoria.

É muito comum usar o sistema de PDV em conjunto com outros sistemas, como um de CRM (Customer Relationship Management) e um de gerenciamento de inventário, por exemplo. Quando há esse uso conjunto, também é preciso testar as integrações.

4. Teste de Gateway de Pagamento

A importância do gateway de pagamento para um e-commerce é similar à do sistema PDV para uma loja física.

Os casos de teste mais importantes envolvem a validação de diferentes formas de pagamento, o processamento de transações, protocolos de criptografia, medidas de prevenção de fraudes, e compliance com normas de segurança de dados de pagamento.

5. Teste de Catálogo de Produtos

Dificilmente um e-commerce sobrevive se seu catálogo de produtos não estiver em ordem.

Nisso, um dos principais aspectos a serem contemplados nos testes é a precisão do catálogo – que deve incluir informações, atributos, preços e disponibilidade dos produtos.

Também é importante garantir que os produtos estejam categorizados corretamente, que os filtros de busca funcionem e que as informações sejam exibidas com precisão.

6. Teste de Promoções e Descontos

Uma promoção bem executada pode alavancar o sucesso da loja; por outro lado, erros de configuração podem levar a sérios prejuízos.

É muito comum oferecer códigos e cupons de desconto, que devem ser testados para garantir que podem ser aplicados corretamente, dentro do prazo e dos limites especificados na promoção.

7. Teste de Gerenciamento de Pedido

Essa categoria de testes ajuda a garantir que todos os processos após o pagamento sejam executados corretamente: o processamento e o rastreio do pedido, o gerenciamento do inventário, a integração do frete e os alertas ao cliente nas diferentes fases.

8. Teste de Customer Service

Muitos clientes precisam de algum tipo de assistência durante a jornada de compra. É importante que a empresa forneça opções de atendimento, como chats, sistemas de ticket, chatbots e notificações por e-mail.

Testar essas e outras funcionalidades ajuda a garantir que o cliente seja bem atendido antes, durante e após a compra, o que pode aumentar a fidelização.

Naturalmente, cada negócio tem suas peculiaridades e, portanto, casos de testes que não se enquadram na lista.

Contudo, estes oito tipos são os mais comuns e, quando contemplados em conjunto, contribuem para proporcionar uma experiência de compra sem percalços; preservar a integridade e precisão dos dados; e prover um suporte confiável ao cliente.

IA e ML em ação

Quanto mais complexo o cenário, maior é a cobertura de testes necessária. E, quanto mais testes, mais útil se torna a automação. Porém, métodos tradicionais de automação muitas vezes não dão conta do recado.

Entram em cena a Inteligência Artificial e o Machine Learning, que podem contribuir de maneira decisiva com:

• Geração de casos de testes: ao analisar descrições de produto, padrões de comportamento de clientes e dados históricos, a IA pode gerar novos casos de teste e ajudar a expandir a cobertura. Já o algoritmo de ML pode analisar os casos já existentes e criar novos;
• Reconhecimento de imagens e vídeos: esse recurso permite detectar anomalias, identificar imagens ausentes ou incorretas de produtos e garantir que a interface do usuário esteja sendo exibida corretamente;
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): com essa funcionalidade, é possível analisar mais facilmente avaliações, feedbacks e solicitações de suporte feitas por clientes, identificando possíveis problemas ou reclamações. Com isso, é mais fácil solucionar (e também prevenir) problemas;
• Testes de Sistemas de Recomendação: sistemas que recomendam produtos ao cliente de acordo com suas preferências podem ajudar a aumentar o ticket médio das vendas. É necessário testar estes sistemas, uma tarefa que fica mais simples com o apoio de algoritmos de ML;
• Detecção de Fraudes: pedidos falsos, roubo de identidades e fraudes de pagamento são apenas alguns dos muitos riscos aos quais as empresas de varejo estão sujeitas. Algoritmos de IA podem identificar padrões suspeitos e facilitar a detecção de fraudes;
• Testes de Performance: algoritmos de ML podem simular diversos cenários de uso e pavimentar o caminho para testar a escalabilidade e a performance de sistemas. Com isso, é possível identificar gargalos, otimizar recursos do sistema e garantir uma boa experiência aos usuários mesmo em épocas de pico (como Black Friday e datas comemorativas); 
• Análise preditiva: com a IA, é possível analisar o grande volume de dados disponíveis a respeito de vendas, comportamento de clientes e tendências de mercado, o que abre caminho para uma série de ações – como a otimização de inventário, o planejamento de promoções e a manutenção equilibrada do estoque. 

Devidamente aplicados, estes algoritmos permitem identificar problemas com maior eficiência e agilidade; aprimorar a experiência do consumidor; e melhorar a performance geral dos sistemas.

Em suma, a automação de testes focados em aspectos típicos do mercado é essencial para empresas de varejo que queiram se manter competitivas no complexo e dinâmico cenário atual.

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