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Como usar o visual AI para fortalecer sua infraestrutura de e-commerce

por Lea Naftal Terça-feira, 08 de março de 2022   Tempo de leitura: 25 minutos

Se você acredita que o seu site de e-commerce não está atingindo todo seu potencial, é porque ele provavelmente não está.

Nos dias atuais, vencer no mercado competitivo de e-commerce está cada mais desafiador. Os comportamentos e as expectativas dos compradores mudam constantemente. Ao mesmo tempo, as principais metas de negócios, como aumento das vendas, conversão, maximização de margens, aumento de receita e fortalecimento da fidelidade à marca, estão cada vez mais difíceis de serem alcançadas.

Se você quer ser bem-sucedido, sua infraestrutura de e-commerce deve ser criada usando tecnologias que permitam otimizar todos os aspectos do seu negócio – desde a descoberta de produtos ao merchandising até a cadeia de suprimentos (e além dela).

O visual AI se tornou um componente crucial de uma infraestrutura de e-commerce bem-sucedida. Suas capacidades de aprendizado de máquina avançadas e aplicações amplas permitem que marcas e varejistas forneçam experiências personalizadas, voltadas para a conversão, enquanto ainda simplificam os processos em segundo plano que garantem o sucesso.

Neste guia, vamos abordar os principais pontos que você precisa saber sobre as tecnologias de visual AI e reconhecimento de imagens para que você possa criar uma infraestrutura de e-commerce sólida.

O que é o visual AI?

O visual AI é um tipo de ciência da computação que combina visão computacional, aprendizado de máquina e interação homem-máquina para possibilitar o reconhecimento visual e a inferência. Isso significa que, além de identificar objetos em uma imagem, o visual AI é capaz de interpretar, entender e extrair um significado do que vê.

Para treinar um mecanismo de visual AI para que ele seja capaz de identificar e interpretar com precisão o que vê, os engenheiros o alimentam com milhares de imagens rotuladas e categorizadas. Cada pixel que o mecanismo de AI analisa o ajuda aprender, refinar e ampliar seu entendimento sobre diferentes objetos com o passar do tempo.

Além das aplicações no varejo, o visual AI viabiliza tecnologias avançadas que os consumidores utilizam no dia a dia. Isso inclui reconhecimento facial no celular ou leitura de código QR.

Como a tecnologia de aprendizado de máquina visual é usada no varejo?

Ao integrar o visual AI à sua infraestrutura de e-commerce, ele primeiro analisa todo o seu estoque, seja ele de roupas, sapatos, acessórios, móveis ou joias. Em seguida, ele identifica atributos visuais granulares de cada produto para elaborar um catálogo completo de informações para cada item.

Por exemplo, quando o visual AI analisa a imagem de um casaco verde, ela não identifica apenas informações básicas de categoria. O “perfil” de SKUs pode incluir automaticamente outros atributos importantes, como material, textura, estação, estilo e uso. Portanto, quando seu mecanismo de visual AI analisa o casaco verde, ele também pensa em: inverno, fechamento com botão frontal, cachemere, curto, gola alta, macio (muito mais).

Além de analisar seu produto, o visual AI pode fazer inferências e julgamentos sobre os compradores com base em seu comportamento na tela. Por exemplo, o mecanismo de visual AI pode analisar os atributos visuais de cada produto que um comprador clica, salva ou adiciona ao carrinho, podendo assim aprender sobre gostos, estilos e intenções específicas daquele comprador.

Em última instância, esses pontos de dados capacitam marcas e varejistas a oferecer experiências de clientes extremamente personalizadas que podem resultar em maiores taxas de conversão, ticket médio mais alto e na gestão de estoque mais eficaz.

Seis maneiras em que o visual AI colabora com o sucesso dos varejistas de e-commerce

O visual AI se tornou um parte da infraestrutura do e-commerce moderno. Se você deseja otimizar seus processos, melhorar a experiência do usuário e reduzir as ineficiências, é extremamente importante implementar uma solução eficaz de visual AI. Mas como seria isso? Não se preocupe, nós vamos ajudar você. Aqui estão seis maneiras como você pode usar a IA visual para fortalecer sua infraestrutura de e-commerce.

1. Habilitar a pesquisa visual

A pesquisa visual é uma das aplicações do visual AI mais conhecidas, pois é um recurso com o qual os compradores podem interagir diretamente. Tudo o que os compradores precisam fazer é enviar uma imagem ao seu site, e o mecanismo de visual AI localizará imediatamente todos os seus produtos semelhantes visualmente. A imagem pode ser uma foto tirada com o celular, uma captura de uma publicação do Instagram ou uma das imagens do seu site. Para alguns compradores, especialmente millennials e da geração Z, esse é um método de pesquisa muito mais preferível do que digitar uma consulta de texto.

Marcas e varejistas inovadores foram pioneiros na adoção da pesquisa visual, pois entendem o impacto desse recurso tanto para os compradores quanto para os varejistas. A seguir, listamos três dentre os principais benefícios:

  • Descoberta de produto aprimorada – Permitir que os compradores encontrem os produtos que desejam sem esforço torna a descoberta de produto mais intuitiva, interessante e inspiradora. Por exemplo, um comprador que sabe exatamente o que quer pode simplesmente enviar uma foto à ferramenta de pesquisa visual e ver todos os produtos similares que você possui. Para motivar os exploradores casuais, você pode usar galerias de inspiração para cativar o interesse deles. Quando um item específico se destaca, os compradores podem então identificar produtos semelhantes com facilidade, usando seu recurso de pesquisa visual.
  • Suporte à experiência omnicanal – A pesquisa visual permite que os compradores naveguem das redes sociais para a sua loja. Isso favorece uma atitude por parte deles em um momento de inspiração, no exato momento em que veem uma imagem que chama a atenção, e encontram opções altamente relevantes sem precisar digitar uma única palavra na caixa de pesquisa. Esse recurso é especialmente benéfico para compradores jovens, que têm mais probabilidade de comprar por impulso. Em relação aos millennials mais velhos, cerca de 60% a mais de compradores da geração Z afirmaram ter comprado um item que gostaram por impulso, de acordo com a Accenture.
  • Aumento da taxa de conversão e da receita do site – Em nosso relatório “State of eCommerce Discovery” (”Estado da descoberta do e-commerce”), descobrimos que os compradores que interagem com as ferramentas de pesquisa visual apresentam uma taxa de conversão 840,6% maior do que compradores que não utilizam as ferramentas, e gastam em média um tempo 6,7 vezes maior por sessão, gerando uma receita média por usuário 451,2% maior do que aqueles que não são usuários. Esses números impressionantes se devem à precisão dos resultados que a pesquisa visual oferece. Resultados de pesquisa irrelevantes são improváveis, já que o mecanismo de visual AI exibe somente SKUs visualmente semelhantes ao item que consta na imagem.

2. Melhorar a precisão da pesquisa de texto

O visual AI aprimora a experiência de pesquisa de texto ao garantir que os resultados de pesquisa sejam relevantes e precisos. Diferentemente de ferramentas de pesquisa em sites convencionais, que não são criadas para decifrar a intenção, a prioridade do termo de pesquisa ou erros de digitação, os recursos de pesquisa de texto aprimorados que se baseiam em visual AI podem realmente entender o que os seus compradores estão buscando.

Funciona assim: depois que o mecanismo de visual AI faz a leitura de todas as imagens do seu catálogo de produtos, ele automaticamente cria tags abrangentes e metadados para cada item que inclui qualquer possível descrição de um produto e seus sinônimos. Esse processo é chamado de deep tagging.

Ferramentas de pesquisa avançada como, pesquisa de site em realidade aumentada, combinam as tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP) e visual AI durante a pesquisa em si. Assim que um comprador insere uma consulta, o NLP permite que o seu mecanismo de pesquisa entenda o que ele quer dizer. Ele decifra o contexto e a intenção humana com o intuito de oferecer resultados que mais correspondem à consulta original. Por exemplo, enquanto um mecanismo de pesquisa convencional pode não entender o que eu quero dizer com “vestido preto apertado decote altura do joelho”, a pesquisa de site em realidade aumentada vai entender que eu gostaria de ver os resultados para vestidos midi, pretos, justos, decotados.

Em compensação, não é possível realizar o tagueamento manual de produtos com esse nível de padronização e abrangência em escala. Para empresas que adicionam centenas ou milhares de novos SKUs por semana, tentar fazer isso manualmente consumirá uma quantidade absurda de tempo e recursos.

Confiar apenas no tagueamento manual também limita a sua capacidade de adicionar filtros de pesquisa ao seu site. Ao definir um conjunto abrangente de deep tags geradas pela IA visual, você pode adicionar filtros dinâmicos que são exibidos apenas para determinados produtos e categorias. Os filtros dinâmicos são adicionados automaticamente como resultado do fluxo da IA visual e permitem ir além das opções de filtros genéricos, como marca, tamanho e cor. Por exemplo, seu site pode preencher filtros dinâmicos automaticamente para estampas e adornos, se isso for relevante no momento. Isso pode ser muito útil para os compradores que desejam refinar ainda mais os resultados da consulta original por texto e chegar ao item que considerem mais certo.

O resultado final com a visual AI é uma experiência de pesquisa descomplicada que conecta os compradores aos produtos certos. Isso elimina a frustração das páginas “sem resultados” e garante que os compradores não precisarão rolar dezenas de páginas com itens irrelevantes antes de encontrar o que procuram (isso se não desistirem antes).

3. Favorecer um merchandising online mais estratégico

Com o visual AI no cerne da sua infraestrutura de e-commerce, você pode melhorar o tagueamento de produtos em escala. Esse é o primeiro passo mais importante para otimizar todas as suas atividades de merchandising, desde a criação de coleções à geração de resultados de pesquisa personalizados e recomendações de produtos.

Depois de criar uma sólida base de tags de produtos abrangentes, objetivas e padronizadas, você pode realizar as atividades de merchandising inteligente que permitem otimizar uma ampla variedade de métricas para criar experiências de compras mais atraentes que promovem a conversão de maneira estratégica e ajudam a atingir suas metas de negócios específicas.

Por exemplo, você pode definir regras para exibir itens com margens mais altas na parte superior dos seus resultados de pesquisa ou carrosséis de recomendações. Ou, então, se tiver itens que você precisa vender de coleções passadas, você pode fazer com que esses itens apareçam primeiro.

As regras de merchandising inteligente podem estar relacionadas à categoria de produtos, quantidade em estoque, marca, margem do produto, avaliações e comentários de clientes e muito mais. Esse tipo de estratégia permite que você personalize, teste e controle a jornada do cliente.

Da perspectiva do cliente, o merchandising inteligente garante que os compradores sempre vejam os produtos que são mais relevantes para eles. Da perspectiva da empresa, você pode usar o merchandising inteligente para garantir que qualquer item mostrado na tela ajude você a atingir suas metas de negócios, sejam elas movimentar estoque mais rapidamente, aumentar as margens de lucro, promover sua coleção mais recente ou quaisquer outras prioridades internas.

Leia também: Inteligência artificial: como ela atinge o e-commerce?

4. Fornecer personalização real

Sem o visual AI, é praticamente impossível oferecer uma experiência de cliente realmente personalizada. Os mecanismos de personalização convencionais funcionam a partir de algoritmos estatísticos baseados nos dados do histórico de compras de milhares de outros clientes. Como resultado, as recomendações de produto geradas são apenas previsões baseadas em estatística, e não aspectos exclusivos (como gosto e estilo) de compradores individuais.

Em vez de personalização, seria mais correto chamar essa abordagem de segmentação. Os compradores que se encaixam em uma determinada categoria receberão recomendações de produtos genéricas que outros compradores da mesma categoria receberam. Por exemplo, se você é uma mulher de 35 anos de Nova Orleans e clica em vestidos de verão roxos, você começará a receber recomendações de produtos comprados por outras mulheres de 35 anos de Nova Orleans que também compraram aquele vestido.

A outra consequência principal dessa abordagem genérica para a personalização é que ela cria um círculo que reforça o sucesso de determinados itens no algoritmo em detrimento de outros, apenas porque tiveram uma exposição maior. Dessa forma, os mesmos produtos continuam sendo recomendados, enquanto itens que nunca foram comprados não são, mesmo se esses produtos forem a recomendação mais relevante para um comprador específico.

Se você deseja fornecer uma personalização real, a segmentação não é suficiente. O visual AI, por sua vez, é a chave para criar experiências de compras hiperpersonalizadas. Ela funciona ao analisar os detalhes das imagens dos produtos com os quais os compradores interagem, permitindo que marcas e varejistas realmente entendam e reajam ao estilo e às intenções individuais de cada comprador. O visual AI não substitui os algoritmos estatísticos – ele adiciona capacidades essenciais a eles. Essa combinação ajuda você a entender o que é popular para os outros, mas mantém a capacidade de identificar itens que melhor atendem às necessidades de cada comprador.

O visual AI também é sensível ao contexto, o que significa que ele é treinado para se manter atualizado quanto às alterações de humor e de necessidades para “perceber” quando o objetivo de um comprador mudou. Por exemplo, se você começar a sua jornada de cliente pesquisando um biquíni para a sua próxima viagem, mas depois começar a procurar um presente de aniversário para o seu padrasto, as recomendações baseadas no AI serão capazes de perceber que o seu objetivou mudou. Em vez de continuar recomendando biquínis, ele passará a recomendar itens que correspondem à sua nova intenção.

5. Mais precisão na previsão de tendências

Os mecanismos de visual AI geram riqueza de dados, e boa parte deles pode ser usada para otimizar sua cadeia de suprimentos e melhorar sua eficiência operacional. Com insights granulares sobre os tipos de estilos pelos quais os compradores mais se interessam (e pelos quais não se interessam), você pode prever as tendências dos clientes com mais precisão.

Por exemplo, pode ser mais fácil assumir que as calças jeans de cintura alta são tendência e que você deve aumentar seu estoque. Mas com os insights granulares obtidos a partir de visual AI, você pode descobrir especificamente que as calças jeans de cintura alta e lavagem média com fechamento em botões apresentam um desempenho melhor, enquanto as calças jeans skinny de cintura alta apresentam um desempenho pior.

Integrar esses dados aos seus sistemas de gestão de estoque e de cadeia de suprimentos permitirá que você tome decisões mais estratégicas sobre quais tipos de estilos e produtos você deve oferecer, além de qual volume de estoque você deve manter. Ao manter os níveis de estoque adequados, você estará bem posicionado para reduzir as faltas de movimentação de estoque e melhorar os lucros.

6. Reduzir desperdícios

Outro benefício importante da geração de dados por visual AI é que você pode usar esses dados para reduzir seu impacto ambiental e se tornar mais atrativo para compradores orientados por valores, ou consumidores que desejam que as empresas das quais eles compram adotem mais iniciativas para se tornar sustentáveis e transparentes em relação ao seu impacto ambiental.

De acordo com McKinsey, 88% dos consumidores acreditam que os varejistas deveriam tomar mais atitudes para reduzir a poluição, enquanto 63% afirmam que a promoção da sustentabilidade de uma marca é um fator importante na decisão de compra.

Com uma abordagem orientada a dados precisa para gerenciar seu estoque e logística, é mais fácil reduzir desperdícios e ainda diminuir os custos de armazenamento de estoque excedente. Os dados detalhados e centrados no cliente podem ser usados para manter uma estratégia de compra bem informada e evitar que você encomende em excesso itens que não venderão, que permanecerão um tempo maior no armazém ou que, em última instância, serão descartados.

Desenvolva todo o seu potencial de e-commerce com o visual AI

Em um panorama digital competitivo e saturado, o sucesso do e-commerce depende da inovação e de infraestrutura subjacente avançada. O visual AI, com seus dados de valor inestimável e sua ampla variedade de recursos, fornece as ferramentas para que as marcas e os varejistas ofereçam uma experiência de cliente diferenciada, dominem o merchandising, melhorem a gestão de estoque e reduzam o desperdício.

Ao integrar o visual AI à sua infraestrutura de e-commerce, você obterá as perspectivas e as capacidades de que você precisa para se destacar e ter sucesso.

 

 

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