E-commerces estão usando IA de várias maneiras para enfrentar o varejo físico

Alguns de vocês já devem ter experimentado isso em e-commerces: verificar como uma cor de batom ou de cabelo realmente ficará em você.
A Amazon, por exemplo, possui uma opção de vídeo ao vivo e uma opção de imagem. Em ambas, você pode experimentar diferentes tons virtualmente e ver se combinam com seu tom de pele. A Myntra tem opções de realidade virtual semelhantes quando alguém compra cosméticos, roupas e sapatos. A maioria desses recursos é baseada em modelos de IA e está ajudando as empresas de e-commerce a tornar a experiência do cliente mais emocionante e a reduzir devoluções de produtos enviados.
Rahul Jain, líder de consultoria em IA na Tiger Analytics, diz que esses modelos envolvem o uso de uma combinação de visão computacional, aprendizado profundo, aprendizado de máquina e algoritmos de modelagem 3D. Ele diz que o sistema é inicialmente treinado com dados disponíveis publicamente em sites como Google e Meta. Esses dados incluem informações sobre tons de pele, tamanhos de corpo, diferenciação entre marcas. A imagem capturada do usuário ou o vídeo em tempo real, ele diz, é normalmente processado usando algoritmos como a detecção de poses do Google TensorFlow para escaneamento e medição do corpo para identificar pontos/regiões-chave do corpo. “Modelos matemáticos renderizam o cliente com a versão digital do produto. Finalmente, modelos de aprendizado profundo (como abordagens baseadas em GAN ou em difusão) aprimoram as cenas e o contexto com base nos atributos do produto (textura, cor, ajuste, etc.) antes de transmitir a imagem de volta para o dispositivo e permitir que os clientes visualizem como o produto fica ou parece neles”, diz ele.
Raghu Krishnananda, diretor de tecnologia e produto da Myntra, diz que seu sistema de IA também possui um algoritmo que vincula as medidas de uma pessoa às medidas de cada marca no portal, após o que são feitas sugestões. “O sistema de IA pode encontrar a medida certa, apesar de diferentes marcas terem diferentes medidas para um determinado tamanho”, diz ele.
- Compreensão da linguagem
Os e-commerces usam IA para uma variedade de outras finalidades também. Se você achar a página inicial do seu aplicativo de compras diferente da do seu amigo, isso ocorre porque os sistemas de IA estão rastreando o histórico de navegação dos usuários no aplicativo e também analisando os detalhes do perfil dos usuários – como idade e localização – para fornecer recomendações personalizadas.
Lidar com idiomas vernaculares e peculiaridades da fala indiana é outro grande caso de uso. Kishore Thota, diretor de experiência de compras da Amazon Índia e mercados emergentes, diz que seu algoritmo de IA permite que os clientes digitem em inglês da forma que entenderem e, se as grafias não estiverem corretas, a tecnologia modificará as grafias com base nas palavras que soam foneticamente semelhantes.
“Estamos constantemente melhorando nossos algoritmos de busca para ajudar os clientes a encontrar os produtos que estão procurando. Nossos algoritmos levam em conta a semântica da consulta, identificam frases e menções de marcas, corrigem erros ortográficos, suportam usos transliterados e coloquiais e classificam as consultas em categorias de produtos”, diz ele. A plataforma treinou seu modelo de IA para entender oito idiomas indianos. Também há uma funcionalidade para os usuários falarem com o sistema e o algoritmo no backend interpretará para fornecer sugestões – por exemplo, os usuários podem simplesmente dizer: ‘Encontre-me sapatos vermelhos’.
Na mesma linha, a Flipkart desenvolveu modelos de IA para entender idiomas vernaculares escritos no script inglês. “Descobrimos que as pessoas se sentem mais confortáveis com seus idiomas locais. Por exemplo, alguém pode dizer ‘Bachchon ke liye dress’ e não ‘dresses for kids’”, diz Mayur Datar, cientista-chefe de dados da Flipkart.
Datar também está buscando substituir a palavra escrita para explicar o que um usuário está comprando, usando IA. “Digamos que sua estrela favorita tenha usado algo. Você gosta do que essa pessoa está vestindo, mas talvez não queira exatamente aquele vestido. Você pode postar uma foto dele e obter sugestões de roupas na mesma linha”, diz Datar.
- Completando o visual
Essas plataformas também estão criando sistemas que podem olhar para você e sugerir o que pode ser melhor para você. A Flipkart tem um recurso que analisa os tons de pele das pessoas, identifica imperfeições na pele e sugere cosméticos de acordo.
A Amazon tem um construtor de looks baseado em IA que ajuda os clientes a descobrir itens de moda e sugerir produtos complementares para completar seu visual.
A Flipkart está construindo um assistente virtual chamado Flippi, que espera replicar o ambiente de uma loja física onde um vendedor está constantemente em contato com o cliente. Datar diz que o Flippi fornecerá assistência de produto não apenas da perspectiva do visual, mas também da política de devolução ou troca associada.
Perguntamos ao Flippi como poderíamos comprar um iPhone, e ele forneceu todas as opções de iPhones na Flipkart. Em seguida, perguntou qual cor preferíamos – sem necessidade de sugestões adicionais. Depois perguntou se queríamos experimentar opções de telefone Samsung, OnePlus ou Xiaomi, e nos perguntou sobre nossa faixa de preço e preferências de RAM.