A IA impacta radicalmente o comércio eletrônico e é um item básico obrigatório para as empresas hoje. O mundo mudou e você sabe disso. Tanques de pesquisa científica como o Gartner dizem até das interações com os clientes são gerenciadas pela IA atualmente. 80% Em 2020, a IA lidou com das interações diárias dos clientes com suas organizações ou lojas favoritas. Esses recursos habilitados para IA incluem scanners biométricos, chatbots, assistentes digitais, scanners de reconhecimento facial, etc. 54% Mais disso ajudará você a prever as preferências dos clientes, atraí-los, transformar visitantes em clientes e apimentar suas experiências de compra. As empresas se tornaram mais inteligentes em relação à IA desde que a pandemia do COVID-19 aconteceu. E aqui está a Amazon, fazendo o melhor uso da tecnologia. Como a Amazon usa IA de aprendizado profundo A Amazon oferece uma experiência de compra de alta qualidade e a inteligência artificial ajuda nisso. Do assistente de voz Alexa à pesquisa de imagens e sistemas de recomendação, a Amazon usa a tecnologia de IA de várias maneiras. A IA é usada em seus centros de atendimento, para detecção de fraudes, marcação de produtos, testes A/B e precificação. A Amazon deseja oferecer valor consistente aos clientes e tem usado IA de aprendizado profundo por meio destes meios: Reconhecimento de fala, síntese de conversão de texto em fala e processamento de linguagem natural (NLP). Tudo isso é usado para capacitar o Alexa e dispositivos relacionados. Alexa, a assistente de voz da Amazon com inteligência artificial, tornou-se parte integrante da estratégia da empresa para dominar o mercado de comércio eletrônico e casa inteligente. O reconhecimento de fala é importante no mundo de hoje, pois oferece facilidade aos consumidores que desejam usar comandos de voz em vez de usar as mãos no teclado. É uma das maneiras pelas quais a Alexa entende a linguagem falada e responde a perguntas. A síntese de texto em fala é outra maneira de converter texto em fala. A terceira maneira é o processamento de linguagem natural (PNL). Ele permite que o Alexa entenda a linguagem natural e responda às perguntas que você pode fazer de cabeça (como "O que está acontecendo com meu calendário hoje?" ou "Qual é a data de hoje?"). A Amazon usa IA e tecnologias de aprendizado profundo - que passam por melhorias consistentes em seu instalação em Cupertino, Califórnia - para alcançar esses recursos. Isso facilita a criação de uma lista de compras para os clientes, pois eles podem simplesmente comandar o Alexa. Em vez de navegar manualmente pela lista e adicionar itens ao carrinho. pesquisa Lab126 Usando o aplicativo Alexa, um cliente pode dizer: "Alexa, adicione uma frigideira à minha lista de compras" ou "Alexa, confira minha lista de compras". Os clientes também podem rastrear a localização de seu pedido dizendo: "Alexa, onde estão minhas coisas?" ou outros comandos revelados . Os clientes querem facilidade; aqui é facilidade. Você lentamente se desgastará do negócio se não puder oferecer facilidade. aqui A IA de aprendizado profundo ajuda os sistemas de recomendação da Amazon a funcionar melhor. A Amazon obtém maior precisão ao recomendar os produtos certos e aumentar as vendas por meio da análise do comportamento do cliente. Isso leva a recomendações de produtos mais relevantes, resultando em taxas de conversão mais altas, retornos mais baixos e dinheiro nominal gasto em campanhas de marketing. Ele também usa algoritmos de aprendizado profundo para: produtos: Atribuir produtos em categorias como "livros", "eletrônicos" ou "reformas domésticas". Você não esperaria que humanos classificassem todos os produtos manualmente, não é? Categorização de : Isso é usado como dados de treinamento para algoritmos de aprendizado de máquina como O algoritmo pode aprender com milhões de exemplos com alta precisão ao longo do tempo. Você saberá mais sobre isso mais adiante neste artigo. Feedback do usuário . redes de crenças profundas : isso ajuda os clientes a encontrar o que desejam o mais rápido possível. Ele verifica milhões de produtos de uma só vez, em vez de fazer com que os clientes rolem as páginas em cada página (ou digitem palavras-chave na caixa de pesquisa). O algoritmo da Amazon também fornece sugestões aos usuários com base em suas pesquisas anteriores e variáveis como localização ou compras anteriores. Pesquisa de produtos Dessa forma, os clientes não têm muitas opções para sobrecarregá-los enquanto procuram itens online. : a Amazon gera descrições automaticamente para que os clientes possam obter mais informações sobre qualquer item antes de comprá-lo para manter os custos baixos e aumentar a receita. Geração de descrição do produto : a Amazon usa sugestões personalizadas com base nas preferências do usuário/dados históricos coletados durante compras anteriores. Recomendações personalizadas Ele também considera fatores demográficos, como idade, gostos de outras pessoas, interesses semelhantes a outras pessoas, etc., para fornecer recomendações. Em outras palavras, a Amazon não depende apenas do histórico do cliente ao fornecer recomendações. As preferências de pessoas da mesma idade, localização e experiências semelhantes são fornecidas ao comprador por meio da IA. Dessa forma, quando os compradores não sabem o que querem, a Amazon diz: "Ei, pessoas da sua idade/local, etc., comprem esses produtos, querem dar uma olhada?" A principal lição aqui é que os compradores não veem tudo o que você tem à venda em suas páginas de destino; eles veem o que seu algoritmo personalizou para eles. Se você quiser experimentar, diga a alguém no Reino Unido e a alguém no Texas para fazer login no site da Amazon. Essas são duas pessoas diferentes com interesses diferentes. Elas encontrariam ofertas diferentes nessas páginas. Quer saber como eu descobri? você iria encontrá-lo . aqui O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo ajudam a Amazon a melhorar os prazos de entrega. Isso pode não ser uma surpresa. Veículos elétricos e marcas de carros autônomos também estão utilizando. No entanto, o que torna essa terceira área única é que ela impacta significativamente os negócios da Amazon ao ajudar a determinar a melhor rota para os agentes de entrega. Antes de usar aprendizado de máquina e aprendizado profundo, os veículos de entrega da Amazon viajavam aleatoriamente entre as paradas. Agora, como a Amazon, as empresas podem usar para calcular a maneira mais eficiente de cada motorista navegar pelo tráfego. A Amazon também usa esses algoritmos para prever quais pedidos provavelmente atrasarão com base nas condições climáticas e outros padrões de tráfego ao longo do dia. esses algoritmos Para melhorar ainda mais a eficiência, a IA pode dizer aos motoristas onde devem estacionar para que possam pegar os pacotes mais rapidamente. Esse recurso em 20% desde a sua introdução. reduziu o tempo de espera A Amazon usa aprendizado profundo para detecção de fraudes. Isso também não deveria ser surpreendente. Grandes bancos, Fintechs e muitas outras instituições o utilizam. Mas a Amazon sabe que quanto mais dados você tiver, melhor será sua IA para detectar transações fraudulentas e outros comportamentos nocivos. A Amazon usa aprendizado profundo para todos esses propósitos: Detecção de transações fraudulentas. Detecção de avaliações fraudulentas (tanto de compradores quanto de vendedores). Detectar compradores ou vendedores fraudulentos (quando alguém tem várias contas ou invade outra conta). Detecção de cadastros e devoluções de contas fraudulentas. Detectando o uso do cartão de crédito (isso é feito por meio de um serviço terceirizado chamado ) aprendizado de máquina Todo esse trabalho garante que menos problemas ocorram com as operações de negócios da Amazon, ao mesmo tempo em que proporciona uma excelente experiência ao cliente. A IA de aprendizado profundo é usada para marcar produtos em fotos e melhorar a experiência do cliente. A Amazon melhora a experiência do cliente, tornando mais fácil para os clientes encontrarem o que desejam. Por exemplo, se você quer um par de óculos de sol Gucci, mas não sabe como eles são, você terá que pesquisar milhares de fotos antes de encontrar uma que corresponda aos seus critérios. Agora você pode fazer upload de uma foto do que deseja e usar o sistema de marcação da Amazon para identificar os produtos que melhor correspondem aos itens que você está procurando. A empresa fez isso com seus . Amazon Rekognition Algoritmos de aprendizado profundo são usados na Amazon Robotics, AWS e centros de atendimento. Além da divisão de computação em nuvem da empresa, a AWS – que usa aprendizado profundo para melhorar as soluções de armazenamento e prever o comportamento do cliente – outras divisões da Amazon estão usando algoritmos de aprendizado profundo. Por exemplo, a Amazon Robotics é uma divisão da empresa que se concentra no desenvolvimento de robôs para centros de atendimento. Esses em torno de um armazém e usar tecnologias de visão computacional para detectar itens específicos necessários para os humanos que trabalham perto de suas estações de trabalho. uso no comércio eletrônico robôs movem produtos automaticamente A divisão Fulfillment Center (FC) usa aprendizado de máquina em parte de seu processo de previsão. Ou seja, eles prevêem a demanda para atender aos pedidos com mais eficiência. Como? Algoritmos de aprendizado profundo ajudam a localizar itens dentro de um FC de maneira rápida e eficiente durante os horários de pico, como a temporada de compras de Natal ou eventos de vendas de fim de semana da Black Friday. Isso ajuda a acompanhar a demanda dos clientes naqueles momentos especiais em que os clientes desejam o que pediram mais rápido do que o normal. Se você é o cliente, ficaria confortável esperando mais de uma semana por um pedido? É grátis, sim, mas você ganhou. Como você se sentiria? — Talvez você queira sair da Amazon e ir para outro lugar. Você pensaria que eles têm tantos clientes que não conseguem acompanhar seus serviços. Previsão de preços de produtos com redes neurais "Os clientes sempre têm escolhas". Não se esqueça disso. E é por isso que a Amazon usa aprendizado profundo para prever o preço dos produtos. O modelo, chamado Deep Price Predictor, usa um MLP ( ) com uma única camada oculta. perceptron multicamadas É treinado usando técnicas de otimização como e Adam para encontrar os melhores parâmetros do modelo para que ele possa ser usado na produção. descida de gradiente estocástico Se você não entende esses termos, tudo bem. Você contrataria um especialista para ajudá-lo a melhorar seu site de comércio eletrônico. Como resultado dos modelos que a Amazon implementou, esses modelos que você não entende, ela obteve ótimos resultados em: : o Deep Price Predictor garante que os preços sejam mais precisos, considerando fatores como impostos sobre vendas e custos de envio ao determiná-los. Isso garante que os clientes não estejam pagando muito ou pouco por um item. Melhores preços para os clientes : com informações precisas de preços fornecidas pelo Deep Price Predictor, os clientes ficam satisfeitos porque sabem exatamente quanto pagarão antes de comprar qualquer coisa; isso significa que não há surpresas ou taxas extras. Maior satisfação do cliente E você sabe como funciona no mundo dos negócios. Suponha que você seja o cliente e faça o check-out apenas para ver uma taxa surpresa maluca; como você se sentiria? Muitas pessoas abandonariam o carrinho. Sua empresa contribuirá para as estatísticas daqueles cujos carrinhos foram abandonados. Em 2021, foram . Isso não o deixa feliz, nem deixará os clientes felizes. 69,57% dos carrinhos abandonados O uso de testes A/B Esta é uma experiência fascinante que algumas empresas de comércio eletrônico não fazem o suficiente. A Amazon usa testes A/B para otimizar seus produtos. Este método de experimentação é usado para comparar duas versões de um produto para determinar qual experimento apresenta melhor desempenho. Por exemplo, a Amazon pode querer saber se mostrar uma lista de produtos relacionados no lado direito de sua página inicial ou na parte inferior tem taxas de conversão mais altas. Eles podem determinar o quanto uma variação é mais eficaz do que outra por meio do teste A/B. Os resultados desses testes levam os engenheiros da Amazon e outras partes interessadas envolvidas em projetos de desenvolvimento de produtos de volta à prancheta. Eles então decidem como atender melhor às necessidades de seus clientes. Eles podem melhorar as bases de código existentes ou criar novas com base nas descobertas de vários experimentos. Sem esses experimentos, a Amazon não sonharia em liderar o comércio eletrônico por tanto tempo. Conclusão A Amazon alcançou ótimos resultados usando IA, mas também está aprimorando a pesquisa para obter o desempenho ideal. Todos esses são apenas exemplos de como a Amazon usa aprendizado profundo e outras variações de inteligência artificial no mundo real. E embora você não tenha ouvido falar de todos esses projetos antes, eles são exemplos de como as empresas estão adotando essas tecnologias e por que continuarão a fazê-lo nos próximos anos. Empresas e marcas de software estão oferecendo esses serviços às empresas. Tudo o que você precisa fazer é encontrá-los e maximizar o potencial do seu negócio.
