Google Cloud anuncia novos recursos de IA para turbinar e-commerce de varejistas

No último domingo (15), começou o NRF 2023 Retail’s Big Show, o maior evento do setor de varejo, em Nova York. O Google Cloud aproveitou a data para anunciar quatro novas tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para comerciantes e empresários no segmento, auxiliando desde o controle de estoque até recursos de personalização das vitrines virtuais.

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Para Carrie Tharp, vice-presidente de soluções de varejo e consumidor do Google Cloud, as consequências da pandemia nos últimos anos remodelaram o cenário do varejo e as ferramentas utilizadas para tornar seus negócios mais eficientes, atraentes para os clientes e menos expostos a choques futuros.

“Apesar da incerteza, o setor varejista tem uma enorme oportunidade. Os líderes de amanhã serão aqueles que enfrentarão os desafios mais urgentes da atualidade, tanto no on-line, como no físico, por meio das mais novas ferramentas de tecnologia, como inteligência artificial e machine learning”, afirma Tharp.

1. IA de verificação de prateleiras ajuda a melhorar a disponibilidade de produtos

A solução AI-Powered Shelf Checking permite uma melhor visibilidade das prateleiras, ajudando os varejistas a identificar onde é necessário reabastecer. A ferramenta foi desenvolvida com base no Vertex AI Vision do Google Cloud e alimentado por dois modelos de machine learning, sendo um reconhecedor de produto e um identificador de etiqueta — permitindo que produtos de todos os tipos sejam identificados em escala, baseados apenas em seus recursos visuais.

Vale ressaltar que a IA consegue reconhecer os produtos de vários tipos de ângulos e imagens, desde câmeras de celular até um robô roaming na loja. A expectativa é de que a tecnologia esteja disponível nos próximos meses.

2. IA transforma a experiência de compra digital através de vitrines personalizadas

O Google Cloud apresenta o AI-Powered Browse, um novo recurso da solução Discover AI for Retailers. A novidade usa machine learning para selecionar a ordem ideal de produtos no e-commerce de um varejista quando os consumidores escolhem uma categoria específica. Dessa maneira, varejistas não precisam determinar manualmente qual produto terá mais destaque, visto que a ferramenta oferece uma curadoria automática.

Segundo a empresa, o recurso otimiza como e quais produtos são exibidos para precisão, relevância e probabilidade de fazer uma venda, podendo 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.

3. Machine learning oferece resultados de pesquisa e navegação mais personalizados

Uma pesquisa do Google Cloud revela que 75% dos consumidores preferem marcas que personalizem as interações que os impactam, e 86% desejam uma marca que entenda seus interesses e preferências. Considerando esses aspectos, a empresa apresentou um novo recurso orientado por 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 da pesquisa e ranking de navegação. Os resultados são baseados apenas nas interações no e-commerce, não sendo vinculadas à atividade de sua conta Google.

A empresa ainda reforça que, 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.

4. IA aumenta os resultados dos varejistas com melhores recomendações

A ferramenta Recommendations AI usa machine learning para ajudar os varejistas a levar recomendações de produtos aos compradores. O Google Cloud anunciou duas atualizações para a solução que podem 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 virtual decida quais painéis de recomendação de produtos devem ser exibidos exclusivamente para um consumidor, melhorando o engajamento dos usuários e as taxas de conversão.

Já o recurso de otimização de receita usa machine learning para oferecer melhores recomendações de produtos, aumentando a receita por sessão de usuário. A empresa ainda apresenta um novo modelo de recompra que aproveita o histórico de compras para fornecer recomendações personalizadas.

Segundo a empresa em comparação com uma 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 que usam a tecnologia do Google Cloud.