Depois de recentemente recorrer IA generativa para aprimorar suas análises de produtosgigante do comércio eletrônico Amazon hoje compartilhado como agora está usando a tecnologia de IA para ajudar os clientes a comprar roupas online. A empresa explica que agora está usando grandes modelos de linguagem, IA generativa e aprendizado de máquina para potencializar quatro recursos alimentados por IA que ajudarão os clientes a encontrar roupas que sirvam – um desafio constante ao fazer compras on-line e a principal causa para devoluções de vestuário.
De acordo com um estudo de Pesquisa Coresight, a taxa média de devolução de roupas encomendadas online é de 24,4%, o que é oito pontos percentuais superior à taxa geral de devolução online. Além disso, os retalhistas e as marcas afirmaram que os retornos online aumentaram nos últimos dois anos. Muitas vezes, isso ocorre em parte porque os consumidores de hoje compram um item em vários tamanhos ou cores e depois devolvem aqueles que não funcionam, à medida que o processo de experimentação em casa e envio de itens de volta se tornou mais fácil.
Para enfrentar esse desafio, a Amazon introduziu a IA na experiência de compra on-line de quatro maneiras: em recomendações de tamanho personalizadas, uma ferramenta “Fit Insights” para vendedores, destaques baseados em IA de avaliações de ajuste deixadas por outros clientes e tabelas de tamanhos reinventadas.
Com as recomendações de tamanho personalizadas, a Amazon Fashion usou IA para desenvolver um algoritmo de aprendizado profundo que ajudará os clientes a encontrar o tamanho mais adequado em uma variedade de estilos.
Este sistema funciona considerando a relação de tamanho entre os sistemas de tamanho das marcas, as avaliações do produto e as preferências de ajuste do próprio cliente. As informações são combinadas em tempo real para fazer sugestões do tamanho mais adequado para um cliente e se adaptam conforme as necessidades de tamanho do cliente mudam. A empresa também usa IA para ajudá-los a descobrir os estilos que melhor se adaptam a eles. No entanto, esse recurso pode ser imperfeito se um membro da família compra regularmente outro (como seu filho ou filha) online, pois confunde o sistema quanto ao tamanho do cliente em relação ao filho.
Créditos da imagem: Amazonas
No entanto, outro novo recurso, “Destaques da revisão de ajuste”, pode ajudar a combater esse problema. Este recurso é uma extensão do recém-adicionado Apresentados os destaques da avaliação do cliente gerados por IA em agosto de 2023, que fornece um breve resumo de parágrafo que detalha o sentimento do cliente e os recursos do produto, além de fornecer os principais atributos do produto como botões clicáveis.
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Com os destaques da avaliação de ajuste, a Amazon extrai informações sobre o ajuste do vestuário a partir das avaliações dos clientes, incluindo itens como precisão do tamanho, ajuste do vestuário em áreas específicas do corpo e elasticidade do tecido. Grandes modelos de linguagem extraem detalhes das avaliações dos clientes e, em seguida, a IA resume as descobertas em um destaque de fácil leitura e personalizado para o usuário, explica a Amazon. Isso poderia ajudar a economizar tempo dos usuários, pois eles não teriam que ler centenas de avaliações para ter uma noção do ajuste do item.
O varejista agora também está aproveitando a IA para melhorar os gráficos de tamanho em todo o site. Com grandes modelos de linguagem, o Amazon Fashion extrai e limpa tabelas de tamanhos de produtos de diversas fontes e depois transforma os dados em tamanhos padronizados. Este processo removerá informações duplicadas e corrigirá automaticamente medições ausentes ou incorretas, resultando em gráficos mais precisos e, portanto, adequados.
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Os vendedores também terão acesso a insights baseados em IA. Com uma ferramenta Fit Insights da Amazon Fashion, os vendedores recebem uma compreensão das necessidades de ajuste de um cliente para que possam melhorar a forma como comunicam o tamanho aos clientes – por exemplo, “fiel ao tamanho” ou se um item é menor ou maior, por exemplo.
Essas informações também podem ser usadas para orientar seus futuros esforços de fabricação, observa a Amazon. Nesse caso, grandes modelos de linguagem são usados para extrair e agregar feedback dos clientes sobre ajuste, estilo e tecido, além de devoluções, análises de tabelas de tamanhos e avaliações de clientes. O aprendizado de máquina também é usado para identificar erros nas tabelas de tamanhos da marca, se houver.
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Esses recursos são apenas alguns dos avanços de IA que a Amazon empregou para melhorar a experiência de compra em seu site nos últimos meses. Além de destaques da avaliação do clientea Amazon também lançou ferramentas generativas de IA para ajude os vendedores a escrever as descrições de seus produtos e melhorar as imagens de seus produtos. Este último poderia aumentar as taxas de cliques em 40%, estimou o varejista na época. Fora de Amazon Web Servicesa empresa também trouxe IA para outros produtos de consumo, incluindo Alexa e Fogo TV.
