O Google Cloud lançou nesta segunda-feira (16) quatro novas ferramentas de Inteligência Artificial para ajudar varejistas a transformarem seus processos de verificação de prateleiras nas lojas. Além disso, a empresa também quer aprimorar seus e-commerces com mais fluidez e experiências naturais de compras on-line.
“As reviravoltas nos últimos anos remodelaram o cenário do varejo e as ferramentas que os varejistas precisam para serem mais eficientes, mais atraentes para seus clientes e menos expostos a choques futuros”, disse Carrie Tharp, vice-presidente de soluções de varejo e consumidor do Google Cloud.
Inteligência Artificial de verificação de prateleiras ajuda a melhorar a disponibilidade de produtos
Desenvolvido com base no Vertex AI Vision do Google Cloud e alimentado por dois modelos de machine learning – um reconhecedor de produto e um identificador de etiqueta – a AI-Powered Shelf Checking identifica produtos de todos os tipos, em escala, com base apenas no recursos visuais e de texto de um produto e, em seguida, traduz esses dados em insights acionáveis.
Outro benefício da solução AI-Powered Shelf Checking é ajudar a identificar produtos a partir de uma variedade de tipos de imagens tiradas em diferentes ângulos e pontos de vista. Com ela, os varejistas terão um alto grau de flexibilidade nos tipos de imagens que podem fornecer à IA de verificação de prateleira, podendo usar imagens de uma câmera montada no teto, do telefone celular de um funcionário ou de um robô de roaming na loja para verificar as prateleiras.
Ainda no modo preview, a expectativa é que essa tecnologia esteja disponível para varejistas em todo o mundo nos próximos meses. É importante ressaltar que as imagens e os dados de um varejista permanecem próprios e a IA só pode ser usada para a identificação de produtos e etiquetas de preço.
Inteligência Artificial transforma a experiência de compra digital
O Google Cloud lançou o AI-Powered Browse, um novo recurso dentro da solução Discover AI for Retailers, que usa machine learning para selecionar a ordem ideal de produtos no e-commerce de um varejista quando os consumidores escolhem uma categoria específica, como “jaquetas femininas” ou “utensílios de cozinha”.
Historicamente, os sites de e-commerces classificavam os resultados dos produtos com base em listas ou regras dos mais vendidos da categoria, como ao determinar manualmente quais roupas destacar em cada estação com base na sazonalidade.
O AI-Powered Browse adota uma abordagem totalmente nova, com curadoria automática. O recurso otimiza como e quais produtos são exibidos para precisão, relevância e probabilidade de fazer uma venda, e pode ser usada em uma variedade de páginas de e-commerce, desde páginas de marcas até coleções. A função já está disponível globalmente para varejistas e com suporte em 72 idiomas, incluindo português.
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Resultados de pesquisa e navegação mais personalizados com machine learning
Uma pesquisa encomendada pelo Google Cloud descobriu que 75% dos consumidores preferem marcas que personalizem as interações que os impactam, e 86% desejam uma marca que entenda seus interesses e preferências.
Para ajudar os varejistas a criar experiências de compras on-line mais fluidas e intuitivas, o Google Cloud apresentou um novo recurso de personalização orientado por IA que personaliza os resultados que um consumidor obtém quando pesquisa e navega no site de um varejista.
A tecnologia baseada em IA do novo recurso de personalização é um reconhecedor de padrão de produto que move os produtos que correspondem às preferências do usuário para o topo da pesquisa e ranking de navegação do e-commerce para oferecer um resultado personalizado.
A pesquisa personalizada e os resultados de navegação de um comprador são baseados exclusivamente em suas interações no e-commerce de um varejista específico e não estão vinculadas à atividade de sua conta do Google. O comprador é identificado por meio da conta que ele criou no site do varejista ou por um cookie primário no site. Assim como em todas as soluções do Google Cloud, os clientes possuem e controlam seus dados. As informações sobre as preferências do cliente ficam com o varejista.
Inteligência Artificial aumenta os resultados dos varejistas com melhores recomendações
Atualmente, os sistemas de recomendação de produtos são um componente crítico da estratégia de e-commerce de qualquer varejista. No entanto, há muito tempo, os varejistas têm dificuldade em determinar quais painéis de recomendação exibir em seus sites, como organizá-los e como coordenar conteúdo relevante e personalizado. A solução Recommendations AI usa machine learning para ajudar os varejistas a levar recomendações de produtos aos compradores.
As atualizações para o Recommendations AI, também anunciadas hoje, podem tornar o e-commerce de um varejista ainda mais personalizado, dinâmico e útil para os clientes. Por exemplo, o novo recurso de otimização de página permite que um e-commerce decida, dinamicamente, quais painéis de recomendação de produtos devem ser exibidos exclusivamente para um consumidor e pode melhorar o engajamento do usuário e as taxas de conversão.
Além disso, um recurso de otimização de receita foi adicionado recentemente e usa machine learning para oferecer melhores recomendações de produtos que podem aumentar a receita por sessão de usuário em qualquer e-commerce.
Um modelo de machine learning, construído em colaboração com a DeepMind, combina as categorias de produtos de um e-commerce, preços de itens e cliques e conversões de clientes para encontrar o equilíbrio certo entre satisfação de longo prazo dos consumidores e aumento de receita para varejistas. Por fim, um novo modelo de recompra aproveita o histórico de compras de um cliente para fornecer recomendações personalizadas para possíveis compras repetidas.
Em comparação com uma base de outros sistemas de recomendação usados pelos clientes do Google Cloud, o Recommendations AI mostrou um aumento de dois dígitos nas taxas de conversão e cliques em experimentos controlados por varejistas que usam a tecnologia do Google Cloud.
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