O emprego da IA no e-commerce deixou há algum tempo de ser algo para o futuro.
As possibilidades de uso cresceram de forma exponencial nos últimos anos e mesmo empresas de médio e pequeno portes têm conseguido aplicar os recursos no seu dia a dia.
Várias frentes dos negócios têm sido beneficiadas, com destaque para a gestão (incluindo prevenção de fraudes, logística, precificação etc.) e, claro, experiência do cliente.
Neste último caso, chama a atenção os ganhos no atendimento, por meio do uso dos chatbots, hoje empregados com muito sucesso em praticamente todas as etapas da jornada de compra do consumidor.
Aliadas aos softwares de CRM, por exemplo, essa ferramenta pode ajudar bastante no aprimoramento do relacionamento com os clientes do e-commerce, revertendo em inúmeras vantagens para as operações.
Neste artigo, reunimos informações importantes sobre os recursos de IA do Google. O player mundial tem investido pesado nessa área e anunciou uma série de inovações nessa frente que podem (e devem) fazer parte das operações de comércio eletrônico.
Google Shopping
Para começar, a novidade foi anunciada para o Google Shopping. A nova funcionalidade de virtual try-on foi desenvolvida para melhorar a experiência de compra nos e-commerce de moda.
A plataforma permite que o público visualize as peças em modelos reais, com o diferencial de as opções contemplarem a questão da diversidade, mostrando “pessoas” com diferentes tipos de pele, etnias, tipos de cabelos e tamanhos de corpo.
Desenvolvida com os recursos de IA, a funcionalidade consegue, portanto, gerar imagens mais realistas, facilitando a busca, uma vez que é possível identificar mais detalhes sobre textura e mesmo caimento das peças.
Vale observar que, neste caso do Google, as modelos usadas nas fotos não são geradas pela IA. Foram fotografadas pessoas reais e os recursos são usados para adaptar as peças e, assim, gerar imagens mais realistas sobre o uso das roupas.
Por ora, essa alternativa está disponível nos Estados Unidos, mas a proposta é que seja expandida para outros países.
Segundo dados divulgados pela empresa, a partir dos dados captados em sua própria plataforma, hoje 59% dos compradores online ficam desapontados com a compra de roupas, justamente, em razão dessa falta de identificação. Tanto é que 42% dizem não se sentir representados pelas modelos que apresentam as peças nas lojas virtuais.
Outra frente importante, a da publicidade, também tem sido beneficiada com os avanços nessa área. As campanhas no formato Performance Max combinam as tecnologias de IA do Google nos lances, na otimização de orçamento, nos públicos-alvo, na criação, na atribuição etc.
A proposta é ajudar a empresa anunciante a encontrar oportunidades inexploradas e incrementais.
Assim, ao compartilhar suas metas de campanha e recursos criativos, a própria plataforma produz e executa automaticamente a ação publicitária por meio das propriedades do Google.
De acordo com as informações divulgadas pelo Google, campanhas de Performance Max obtêm, em média, mais de 18% em conversões adicionais com um custo por ação semelhante.
Google Ads
Na mesma linha, hoje as automações do Google Ads usam o aprendizado de máquina para ampliar os resultados. A partir da definição da empresa sobre o que é importante medir na sua estratégia, como orçamento, metas de negócios e conversões, a solução encontra clientes em potencial e veicula o anúncio mais adequado e com o melhor lance para maximizar a performance da campanha.
Quanto aos recursos criativos, a IA tem ajudado os anunciantes na adaptação dos formatos que podem ser empregados. Um bom exemplo são os anúncios no YouTube Shorts, otimizados para a experiência de visualização vertical.
Ainda na criação, os resultados têm sido gerados a partir das dinâmicas de teste e aprendizado, úteis para que a empresa seja mais assertiva ao definir as hipóteses que fazem mais sentido para o seu objetivo de negócio.
Na prática, isso significa que o e-commerce pode testar várias possibilidades e caminhos até entender quais apelos têm mais chance de gerar resultado.
O sucesso, neste caso, depende da qualificação da equipe, porque cabe às pessoas definir a estratégia e pensar nas hipóteses que serão testadas.
A IA tem um papel importante na organização das informações, na distribuição e na otimização em escala para entregar a mensagem certa, no momento correto e, claro, para o público com melhor potencial.
Bard
No início de julho, o Google também anunciou o lançamento no Brasil do Bard, o seu robô de conversa, concorrente direto do ChatGPT, da Open AI.
As funções são similares, uma vez que são baseados na IA Generativa, mas o sistema do Google apresenta algumas diferenças importantes.
O sistema ainda está em caráter experimental, mas foi apresentado ao mercado como um complemento ao motor de busca. A proposta é combinar a amplitude do conhecimento mundial do Google com o poder, a inteligência e a criatividade dos grandes modelos de linguagem (LLM) da companhia.
O uso é feito a partir da própria conta do Google e, por ora, sem custos adicionais. Um ponto importante: as respostas são geradas em tempo real e com base no banco de dados do buscador, o que garante conteúdos mais atuais.
No ChatGPT, há uma limitação neste sentido, uma vez que a plataforma trabalha com dados até 2021.
O tempo de resposta do Bard é mais curto que o do concorrente e uma das metas é produzir conteúdos mais objetivos. Pela facilidade de integração com outros aplicativos do Google, o compartilhamento das respostas também ficou mais fácil.
Outro diferencial importante: a possibilidade de escolher entre os formatos do texto, de acordo com o objetivo do trabalho.
A ferramenta ainda está na fase de testes, mas a proposta é que seja empregada para inspirar ideias e projetos.
O próprio Google tem enfatizado em suas exposições sobre o produto que a ferramenta ainda pode apresentar vieses, preconceito, alucinações (respostas podem não ser ligadas a fatos) e até respostas ofensivas.
A exemplo de outros recursos de IA, contudo, a tendência é que o sistema evolua rapidamente, a partir do uso.
Aplicadas à realidade do e-commerce, Bard e ChatGPT são aliados importantes, uma vez que ajudam as operações no desenvolvimento de descrições de produtos muito mais elaboradas. Neste caso, além de textos mais eficazes para melhorar a experiência do cliente, é possível também aprimorar as técnicas de SEO.
Estamos nos referindo a sistemas que conseguem não apenas escolher os termos mais adequados, a partir das pesquisas realizadas nos bancos de dados disponíveis na web, como empregar a linguagem apropriada.
Esta é uma das vantagens da IA Generativa: ela tem a capacidade de criar novas informações usando conjuntos de dados pré-existentes.
Outro requisito importante, quando olhamos para o e-commerce, é sua habilidade para aprender contextos e inferir intenções.
Refletindo sobre o impacto dessas inovações no comércio eletrônico, o que se espera é que essas aplicações ajudem a aprimorar as atividades desenvolvidas pelas empresas em diversas frentes do negócio.
Em termos de processamento de informações, não temos como competir com as máquinas e podemos explorar essas possibilidades para aproveitar todos os dados disponíveis para abordar o cliente de forma mais personalizada.
Os debates éticos farão parte dessa história, mas é impossível deixar de se apropriar dos recursos para otimizar as operações.
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Artigo originalmente publicado em E-commerce Brasil.
