O Google Cloud apresentou na \u00faltima semana quatro novas e atualizadas tecnologias de IA (Intelig\u00eancia Artificial) para ajudar os varejistas a transformar seus processos de verifica\u00e7\u00e3o de prateleiras nas lojas, al\u00e9m de aprimorar seus e-commerces com mais fluidez e experi\u00eancias naturais de compras on-line de para os clientes.<\/p>\n\n\n\n
Uma das novidades \u00e9 a solu\u00e7\u00e3o AI-Powered Shelf Checking, que foi criada com base no Vertex AI Vision do Google Cloud para oferecer aos varejistas a capacidade de reconhecer bilh\u00f5es de produtos para garantir que as prateleiras das lojas tenham o tamanho certo e estejam bem abastecidas. Al\u00e9m disso, em uma atualiza\u00e7\u00e3o das suas solu\u00e7\u00f5es de Discovery AI, o Google Cloud apresentou os novos recursos Personalization AI e AI-Powered Browse para ajudar os varejistas a atualizar suas vitrines digitais com experi\u00eancias de compra mais din\u00e2micas e intuitivas. Por fim, a solu\u00e7\u00e3o Recommendations AI, ganhou novas funcionalidades de Machine Learning que permitem aos varejistas otimizar dinamicamente os pain\u00e9is de pedidos e recomenda\u00e7\u00f5es de produtos em suas p\u00e1ginas de e-commerce, e fornecerem sugest\u00f5es personalizadas para compras repetidas.<\/p>\n\n\n\n
\u201cAs reviravoltas nos \u00faltimos anos remodelaram o cen\u00e1rio do varejo e as ferramentas que os varejistas precisam para serem mais eficientes, mais atraentes para seus clientes e menos expostos a choques futuros\u201d, disse Carrie Tharp, vice-presidente de solu\u00e7\u00f5es de varejo e consumidor do Google Cloud. \u201cApesar da incerteza, o setor varejista tem uma enorme oportunidade. Os l\u00edderes de amanh\u00e3 ser\u00e3o aqueles que enfrentar\u00e3o os desafios mais urgentes da atualidade, tanto no on-line, como no f\u00edsico, por meio das mais novas ferramentas de tecnologia, como intelig\u00eancia artificial e machine learning.\u201d<\/p>\n\n\n\n
Nova solu\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial de verifica\u00e7\u00e3o de prateleiras ajuda a melhorar a disponibilidade de produtos<\/strong> Outro benef\u00edcio da solu\u00e7\u00e3o AI-Powered Shelf Checking \u00e9 ajudar a identificar produtos a partir de uma variedade de tipos de imagens tiradas em diferentes \u00e2ngulos e pontos de vista. Com ela, os varejistas ter\u00e3o um alto grau de flexibilidade nos tipos de imagens que podem fornecer \u00e0 IA de verifica\u00e7\u00e3o de prateleira, podendo usar imagens de uma c\u00e2mera montada no teto, do telefone celular de um funcion\u00e1rio ou de um rob\u00f4 de roaming na loja para verificar as prateleiras. Ainda no modo preview, a expectativa \u00e9 que essa tecnologia esteja dispon\u00edvel para varejistas em todo o mundo nos pr\u00f3ximos meses. \u00c9 importante ressaltar que as imagens e os dados de um varejista permanecem pr\u00f3prios e a IA s\u00f3 pode ser usada para a identifica\u00e7\u00e3o de produtos e etiquetas de pre\u00e7o.<\/p>\n\n\n\n Intelig\u00eancia Artificial transforma a experi\u00eancia de compra digital<\/strong> Historicamente, os sites de e-commerces classificavam os resultados dos produtos com base em listas ou regras dos mais vendidos da categoria, como ao determinar manualmente quais roupas destacar em cada esta\u00e7\u00e3o com base na sazonalidade. O AI-Powered Browse adota uma abordagem totalmente nova, com curadoria autom\u00e1tica. O recurso otimiza como e quais produtos s\u00e3o exibidos para precis\u00e3o, relev\u00e2ncia e probabilidade de fazer uma venda, e pode ser usada em uma variedade de p\u00e1ginas de e-commerce, desde p\u00e1ginas de marcas at\u00e9 cole\u00e7\u00f5es. A fun\u00e7\u00e3o j\u00e1 est\u00e1 dispon\u00edvel globalmente para varejistas e com suporte em 72 idiomas, incluindo portugu\u00eas.<\/p>\n\n\n\n Resultados de pesquisa e navega\u00e7\u00e3o mais personalizados com machine learning<\/strong> Para ajudar os varejistas a criar experi\u00eancias de compras on-line mais fluidas e intuitivas, o Google Cloud apresentou um novo recurso de personaliza\u00e7\u00e3o orientado por IA que personaliza os resultados que um consumidor obt\u00e9m quando pesquisa e navega no site de um varejista. A tecnologia baseada em IA do novo recurso de personaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 um reconhecedor de padr\u00e3o de produto que move os produtos que correspondem \u00e0s prefer\u00eancias do usu\u00e1rio para o topo da pesquisa e ranking de navega\u00e7\u00e3o do e-commerce para oferecer um resultado personalizado.<\/p>\n\n\n\n A pesquisa personalizada e os resultados de navega\u00e7\u00e3o de um comprador s\u00e3o baseados exclusivamente em suas intera\u00e7\u00f5es no e-commerce de um varejista espec\u00edfico e n\u00e3o est\u00e3o vinculadas \u00e0 atividade de sua conta do Google. O comprador \u00e9 identificado por meio da conta que ele criou no site do varejista ou por um cookie prim\u00e1rio no site. Assim como em todas as solu\u00e7\u00f5es do Google Cloud, os clientes possuem e controlam seus dados. As informa\u00e7\u00f5es sobre as prefer\u00eancias do cliente ficam com o varejista.<\/p>\n\n\n\n A Intelig\u00eancia Artificial aumenta os resultados dos varejistas com melhores recomenda\u00e7\u00f5es<\/strong> As atualiza\u00e7\u00f5es para o Recommendations AI, tamb\u00e9m anunciadas hoje, podem tornar o e-commerce de um varejista ainda mais personalizado, din\u00e2mico e \u00fatil para os clientes. Por exemplo, o novo recurso de otimiza\u00e7\u00e3o de p\u00e1gina permite que um e-commerce decida, dinamicamente, quais pain\u00e9is de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos devem ser exibidos exclusivamente para um consumidor e pode melhorar o engajamento do usu\u00e1rio e as taxas de convers\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, um recurso de otimiza\u00e7\u00e3o de receita foi adicionado recentemente e usa machine learning para oferecer melhores recomenda\u00e7\u00f5es de produtos que podem aumentar a receita por sess\u00e3o de usu\u00e1rio em qualquer e-commerce. Um modelo de machine learning, constru\u00eddo em colabora\u00e7\u00e3o com a DeepMind, combina as categorias de produtos de um e-commerce, pre\u00e7os de itens e cliques e convers\u00f5es de clientes para encontrar o equil\u00edbrio certo entre satisfa\u00e7\u00e3o de longo prazo dos consumidores e aumento de receita para varejistas. Por fim, um novo modelo de recompra aproveita o hist\u00f3rico de compras de um cliente para fornecer recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas para poss\u00edveis compras repetidas.<\/p>\n\n\n\n Em compara\u00e7\u00e3o com uma base de outros sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o usados pelos clientes do Google Cloud, o Recommendations AI mostrou um aumento de dois d\u00edgitos nas taxas de convers\u00e3o e cliques em experimentos controlados por varejistas que usam a tecnologia do Google Cloud.<\/p>\n\n\n\n Disponibilidade de tecnologia e Google Cloud na NRF<\/strong> Os novos recursos de IA do Google Cloud visam capacitar e-commerces com uma navega\u00e7\u00e3o mais moderna, melhores e mais personalizadas experi\u00eancias de compras on-line, assim como recomenda\u00e7\u00f5es de produtos.<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":18350,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[51],"tags":[247,934,249,250],"class_list":["post-18349","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao","tag-comercio","tag-inteligencia-artificial","tag-varejo","tag-vendas"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18349","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18349"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18349\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18350"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18349"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18349"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18349"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Com a solu\u00e7\u00e3o AI-Powered Shelf Checking, os varejistas poder\u00e3o melhorar a disponibilidade de seus produtos nas prateleiras, fornecer melhor visibilidade da apar\u00eancia real de suas prateleiras, ajudando-os, assim, a entender onde \u00e9 necess\u00e1rio reabastecer. Desenvolvido com base no Vertex AI Vision do Google Cloud e alimentado por dois modelos de machine learning – um reconhecedor de produto e um identificador de etiqueta – a AI-Powered Shelf Checking identifica produtos de todos os tipos, em escala, com base apenas no recursos visuais e de texto de um produto e, em seguida, traduz esses dados em insights acion\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
As pessoas nem sempre sabem o que querem e \u00e9 por isso que elas olham as vitrines ou navegam em sites em busca de inspira\u00e7\u00e3o. Para ajudar os varejistas a tornar a navega\u00e7\u00e3o e a experi\u00eancia de descoberta de produtos on-line mais moderna, r\u00e1pida, intuitiva e gratificante para os compradores, o Google Cloud apresentou o AI-Powered Browse, um novo recurso dentro da solu\u00e7\u00e3o Discover AI for Retailers, que usa machine learning para selecionar a ordem ideal de produtos no e-commerce de um varejista quando os consumidores escolhem uma categoria espec\u00edfica, como \u201cjaquetas femininas\u201d ou \u201cutens\u00edlios de cozinha\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Uma pesquisa encomendada pelo Google Cloud descobriu que 75% dos consumidores preferem marcas que personalizem as intera\u00e7\u00f5es que os impactam, e 86% desejam uma marca que entenda seus interesses e prefer\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n
Atualmente, os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos s\u00e3o um componente cr\u00edtico da estrat\u00e9gia de e-commerce de qualquer varejista. No entanto, h\u00e1 muito tempo, os varejistas t\u00eam dificuldade em determinar quais pain\u00e9is de recomenda\u00e7\u00e3o exibir em seus sites, como organiz\u00e1-los e como coordenar conte\u00fado relevante e personalizado. A solu\u00e7\u00e3o Recommendations AI usa machine learning para ajudar os varejistas a levar recomenda\u00e7\u00f5es de produtos aos compradores.<\/p>\n\n\n\n
A solu\u00e7\u00e3o AI-Powered Shelf Checking se encontra, globalmente, em modo preview. Os novos recursos Personalization AI e AI-Powered Browse, assim como as atualiza\u00e7\u00f5es do Recommendations AI, est\u00e3o dispon\u00edveis para varejistas, globalmente. A ferramenta AI-Powered Browse, inclusive, conta com suporte para 72 idiomas. Os participantes do evento da NRF podem saber mais sobre as inova\u00e7\u00f5es mais recentes orientadas por IA para varejistas no estande do evento n\u00ba 5607 do Google.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"