Teve início no último domingo (15), o NRF 2023 Retail’s Big Show, maior evento do setor varejista, em Nova York. O Google Cloud aproveitou a data para anunciar quatro novas tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para lojistas e empresários do segmento, auxiliando desde o controle de estoque até recursos de customização de vitrines virtuais.
- Amazon Web Services anuncia serviço colaborativo de análise de dados
- Microsoft compra participação de 4% na Bolsa de Valores de Londres por R$ 10,6 bilhões
Para Carrie Tharp, vice-presidente de soluções de varejo e consumo do Google Cloud, as consequências da pandemia nos últimos anos remodelaram o cenário do varejo e as ferramentas usadas para tornar seus negócios mais eficientes, atraentes para os clientes e menos expostos a choques futuros. .
“Apesar da incerteza, o setor de varejo tem uma enorme oportunidade. Os líderes de amanhã serão aqueles que enfrentarão os desafios mais prementes de hoje, tanto online quanto fisicamente, por meio das mais novas ferramentas de tecnologia, como inteligência artificial e aprendizado de máquina”, diz Tharp.
1. IA de digitalização de prateleiras ajuda a melhorar a disponibilidade do produto
A solução AI-Powered Shelf Checking permite melhor visibilidade das prateleiras, ajudando os varejistas a identificar onde é necessário reabastecer. A ferramenta é construída sobre o Vertex AI Vision do Google Cloud e alimentada por dois modelos de aprendizado de máquina, um reconhecedor de produto e um identificador de tag – permitindo que produtos de todos os tipos sejam identificados em escala, com base apenas em seus recursos. visuais.
Vale ressaltar que a IA pode reconhecer produtos de vários tipos de ângulos e imagens, desde câmeras de celular até um robô andando pela loja. Espera-se que a tecnologia esteja disponível nos próximos meses.
2. A IA transforma a experiência de compra digital por meio de vitrines personalizadas
O Google Cloud apresenta o AI-Powered Browse, um novo recurso da solução Discover AI for Retailers. A novidade usa aprendizado de máquina para selecionar a ordem ideal de produtos no e-commerce de um varejista quando o consumidor escolhe uma categoria específica. Dessa forma, o lojista não precisa definir manualmente qual produto terá mais destaque, pois a ferramenta oferece curadoria automática.
Segundo a empresa, o recurso otimiza como e quais produtos são exibidos em termos de precisão, relevância e probabilidade de venda, e pode ser usado em diversas páginas de e-commerce, desde páginas de marcas até coleções. O recurso já está disponível globalmente para varejistas e é compatível com 72 idiomas, incluindo o português.
3. O aprendizado de máquina fornece resultados de pesquisa e navegação mais personalizados
A pesquisa do Google Cloud revela que 75% dos consumidores preferem marcas que personalizam as interações que os impactam e 86% querem uma marca que entenda seus interesses e preferências. Com esses aspectos em mente, a empresa introduziu um novo recurso baseado em IA que personaliza os resultados do consumidor ao navegar no site de um varejista.
A tecnologia consiste em um reconhecedor de padrão de produto que move os produtos que correspondem às preferências do usuário para o topo das classificações de pesquisa e navegação. Os resultados são baseados apenas em interações de comércio eletrônico e não estão vinculados à atividade da sua conta do Google.
A empresa reforça ainda que, como em todas as soluções Google Cloud, os clientes possuem e controlam seus dados. As informações sobre as preferências do cliente permanecem com o varejista.
4. A IA aumenta os resultados dos varejistas com melhores recomendações
A ferramenta de IA de recomendações usa aprendizado de máquina para ajudar os varejistas a levar recomendações de produtos aos compradores. O Google Cloud anunciou duas atualizações da solução que pode tornar o e-commerce ainda mais personalizado, dinâmico e útil para os clientes. Um exemplo é o novo recurso de otimização de página que permite que uma loja online decida quais painéis de recomendação de produtos devem ser exibidos exclusivamente para um consumidor, melhorando o engajamento do usuário e as taxas de conversão.
O recurso de otimização de receita usa aprendizado de máquina para fornecer melhores recomendações de produtos, aumentando a receita por sessão do usuário. A empresa ainda apresenta um novo modelo de recompra que aproveita o histórico de compras para fornecer recomendações personalizadas.
De acordo com a empresa, em comparação com uma linha de base de outros sistemas de recomendação, o Recommendations AI mostrou um aumento de dois dígitos nas taxas de conversão e cliques em experimentos controlados por varejistas usando a tecnologia Google Cloud.
