De acordo com Chat-GPT3.5, a IA tornou-se um impulsionador chave da transformação do retalho online, mas não. Uma vez que a IA generativa destaca-se como uma inovação promissora na redefinição da forma como as empresas interagem com os consumidores e otimizam as suas operações.
Na verdade, segundo o programa Bard, a IA já está a revolucionar muitos setores e o E-commerce não fica para trás. Até porque a IA generativa, em particular, oferece muitas oportunidades para melhorar a experiência do cliente, otimizar processos e criar novos produtos e serviços.
Qual o impacto real da IA generativa nos negócios?
Primeiramente, saiba que palavras como “Chat-GPT, Bard, Dall-E, Midjourney, prompts, animes”, foram das mais pesquisadas 2023 e apostamos que serão também as de 2024. Isto porque a inteligência artificial generativa está em todas as frentes e o retalho não é exceção.
De facto, tal sincronia não é à toa, pois está ancorada, nomeadamente, em todos os pontos de contacto de relacionamento com o cliente: desde a loja ao site, passando por aplicações, redes sociais e até chatbots.
“Com a inteligência artificial, estamos a entrar na era da individualização em massa das relações com os clientes”, sublinha Matthieu Jolly, chefe de inovação e serviços da Echangeur BNP Paribas Personal Finance, que acaba de publicar a 10ª edição do seu relatório de tendências Innovate Service Centric.
“Se a revolução industrial da Internet criou uma massa considerável de dados, a inteligência artificial permitirá explorá-los em substância e forma e abrirá uma nova era para o comércio, a da individualização”, acrescenta.
Como dividir o IA no e-commerce?
Num estudo recente realizado pela BCG (Boston Consulting Group), os analistam estruturaram os diferentes tipos de inteligência artificial em duas categorias. Felizmente, estas são relativamente simples de serem identificadas, graças a uma representação pictórica entre o lado esquerdo do cérebro e o lado direito do cérebro.
Inteligência artificial como a conhecemos
Ora, o lado esquerdo do cérebro representa, portanto, a inteligência artificial que experimentou um crescimento muito significativo desde 2015. Aqui, são abordadas mais as ferramentas quantitativas e previsão. Como prever o ROI de uma campanha de marketing, elasticidade de preço? A evolução das vendas no futuro, dependendo das condições de mercado? Ou seja, trata-se de uma inteligência artificial preditiva, bastante lógica e analítica.
Surgimento e impacto da IA generativa nos clientes de e-commerce
Em contrapartida, no lado direito do cérebro, mais recentemente, existe a progressão exponencial. Sem dúvida, foi aqui que surgiu a inteligência artificial generativa. Por norma, esta é mais criativa intuitiva, multimédia com, em particular, dados não estruturados. Assim, trata-se de uma IA capaz de processar linguagem natural, mas também de gerá-la (texto, imagem, código, música).
Um claro exemplo disso está nos chatbots, que agora estão enriquecidos para melhor compreenderem e comunicarem. Teremos, portanto, que aprender, antes de mais nada, a falar com esta linguagem natural e não em palavras-chave como num motor de busca.
“É preciso imaginar que é um tradutor universal. Pode produzir código, ser aconselhado a produzi-lo e discutir em Python ou Java. Isso permitirá, por exemplo, desenvolver resumos ou resumos muito rapidamente”, resume David Galley, diretor de marketing & Partner do BCG, que falou durante uma mesa redonda realizada em novembro passado na feira “Tech for Retail” sobre o tema “IA, como um impulsionador da transformação do comércio”.
Entender como estas duas inteligências artificiais trabalham em conjunto
Vale a pena realçar que estas duas IAs não são oponíveis, nem incompatíveis. Pelo contrário, “Estas alimentam-se. Assim, estas aplicações combinadas das duas IA serão aceleradas, em particular graças a esta interface generativa que é muito mais natural”, acrescenta David Galley. Tal, deverá acontecer muito rapidamente.
Isto porque, dois meses após seu lançamento em novembro de 2022, o Chat-GPT da OpenAI já havia atingido 100 milhões de utilizadores ativos. Como consequência, a GPT-4 foi lançado em março passado, poucos meses após a versão 3.5, com enormes melhorias de desempenho. Tudo isto numa gama mais ampla de tarefas. Por sua vez, o GenAI Bard foi lançado pelo Google, em março de 2023, e em breve deverá enriquecer o Google Assistant.
Como a IA generativa será implementada no e-commerce?
Tanto a IA, como a IA generativa, são aplicações que farão parte de toda a cadeia de valor, tanto numa abordagem de continuidade, como também de mudança.
“Haverá, por exemplo, continuidade nas questões de preços e na otimização das promoções de vendas. Seremos capazes de integrar o feedback do utilizador sobre determinados preços. E também será possível integrarmos tudo nos modelos de negócio para realmente impulsionarmos a parte de preços em valores”, especifica David Galley.
Além disso, as questões de marketing também serão potencializadas com a rápida criação de conteúdo. Por exemplo, será possível fazer links com o lado operacional, testando-os A/B em tempo real, verificando os ROIs, conectando-os às taxas de vendas previstas. “Assim, podemos otimizar recursos e preços ao mesmo tempo”, explica o mesmo David Galley.
Para além dos casos de utilização de IA generativa, em toda a cadeia de valor, também existirão efeitos de produtividade que surgirão com a utilização das duas inteligências artificiais. Por exemplo, em tecnologia, onde as equipas de manutenção de aplicações poderão oferecer suporte a mais aplicações. Além de que também será possível desenvolver aplicações de forma mais fácil e rápida, com a criação assistida de código com o Microsoft Copilot.
“No geral, haverá ganhos de produtividade em todas as funções de apoio, como resumos, notas, pesquisas bibliográficas. Todas estas serão realmente aceleradas pela IA generativa e que irão agilizar todos os projetos. Cada retalhista pode e deve interessar-se pelos pontos que pretende melhorar com esta IA”, sublinha David Galley.
Como a IA generativa baseia-se no legado da IA no e-commerce?
Não restam dúvidas que a IA e o E-commerce já haviam desenvolvido um relacionamento duradouro. Isto muito antes de as ferramentas generativas de IA chegarem ao centro das atenções. Assim, exemplos nas recomendações personalizadas de produtos, preços dinâmicos, apoio ao vivo e previsão da procura pelo produto/ serviço são apenas alguns dos vários recursos que a inteligência artificial introduziu no setor de E-commerce. No entanto, a maioria destas aplicações comerciais de IA baseiam-se em regras predefinidas, carecendo de versatilidade e adaptabilidade entre tarefas.
Portanto, como solução, ao contrário das soluções tradicionais de E-commerce oferecidas pela IA, a IA generativa, tipificada por modelos fundamentais como ChatGPT, apresenta maior adaptabilidade. Até porque esta pode aprender com os dados sem programação explícita, sendo excelente no tratamento de dados não estruturados. Além de que a IA generativa poderá imitar o toque pessoal que os clientes esperam das suas lojas favoritas!
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Base de distinção
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IA não generativa |
IA generativa
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| Adaptabilidade | Capacidade limitada de aprender e evoluir, necessita de uma reciclagem profunda para novos tipos de casos.
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Aprende e se adapta ao longo do tempo por meio do aprendizado contínuo. |
| Qualidade da resposta | Fornece respostas consistentes, mas genéricas.
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Fornece respostas dinâmicas e diretas, imitando conversas humanas. |
| Análise de sentimento | Funciona de acordo com regras predefinidas e classifica o sentimento como negativo, positivo ou neutro.
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Capaz de identificar e classificar padrões de sentimento complexos nas consultas dos clientes. |
| Personalização | Fornece respostas com script. | Oferece interações altamente personalizadas com base no comportamento do cliente e nas interações anteriores. |
Assim, como se poderá concluir pela tabela, a inteligência artificial tradicional dá conta do recado quando se trata de automatizar o apoio ao cliente. No entanto, a IA generativa vai um passo além e traz mais personalização ao caso de uso. Da mesma forma, as ferramentas generativas de IA podem apoiar outras aplicações de IA existentes no E-commerce e torná-las mais receptivas à aprendizagem em tempo real.
Principais formas de aproveitar IA generativa no seu negócio e-commerce
De acordo com a DataHorizzon Research, prevê-se que o mercado de IA generativa, para o ECommerce, cresça de US$ 4,2 bilhões em 2022, para US$ 18,2 bilhões em 2032. Ora, o crescimento tão rápido pode ser parcialmente atestado pelo fato de que a geração AI é uma aplicação inteligente. Além de que esta é altamente funcional e que existe em várias modalidades. Ao ponto de que o conteúdo da IA generativa poderá ser entregue em texto, imagens, vídeos, áudio e até representações 3D.
IA generativa no e-commerce: perspectiva do consumidor
Tal como comprovado por todas as bases fundamentais do marketing online, não há nada mais eficaz do que oferecer uma experiência única para um fluxo de clientes. Portanto, não é de admirar que mais de 60% das organizações de retalho utilizem já inteligência artificial para melhorarem as interações com os clientes. Isto com 40% a dedicarem equipas e orçamentos à tecnologia.
Tal como a sua “tecnologia-mãe”, a IA generativa já é responsável por muitas aplicações que melhoram a experiência de compras online em plataformas de E-commerce e muito mais.
Visualização personalizada do produto
A personalização é o novo “status quo” para a indústria de E-commerce, com a maioria dos clientes a preferirem uma experiência de compra selecionada em lojas online. Assim, a IA generativa atende à demanda e permite que os clientes personalizem e aproveitem os diferentes estilos, cores e tecidos dos produtos.
Por exemplo, Stitch Fix, um serviço online de estilo pessoal, depende da geração de texto para visualizar uma peça de roupa com base nas preferências, tamanho, orçamento e estilo do consumidor. Além disso, a Sephora e a Ulta Beauty também estão a usar IA generativa para desenvolverem produtos de cuidados da pele personalizados.
Nova e mais enriquecedora navegabilidade da sua loja online
Ao contrário das ferramentas tradicionais de teste virtual, a geração de IA tornará a experiência de adaptação mais atenta ao formato do corpo, tom de pele e estilo pessoal. E é exatamente isso que o Google tem feito ultimamente. A gigante da tecnologia lançou um novo recurso de teste virtual que demonstra a aparência das roupas em modelos reais com diferentes tipos de cabelo, tipos de corpo, tipos de pele, etnias e tamanhos.
Ou seja, a técnica de transferência de estilo, que é outra ramificação da IA generativa, também é útil para transformar a visão do cliente numa peça de roupa ou produto realista. Em palavras simples, esta técnica permite ao cliente tirar duas imagens – um autorretrato e uma imagem de referência de estilo – e combiná-las para experimentar um novo estilo.
Chatbots cada vez mais próximos a humanos
Os chatbots e assistentes virtuais tradicionais orientam os clientes através de fluxos lineares básicos, mas têm dificuldade em pensarem fora dos limites predefinidos. Contudo, ao se aproveitarem o poder dos chatbots generativos de IA, os empreendedores online podem agora trocar respostas genéricas por interações humanas e fornecerem suporte preciso 24 horas por dia, 7 dias por semana aos utilizadores!
Além disso, a IA generativa também pode complementar os agentes digitais com capacidades de processamento de linguagem natural. Estes permitem aos bots processarem entradas de linguagem humana natural (voz ou texto) e fornecerem resultados empáticos para suporte pós-venda e resolução de problemas.
IA generativa na descoberta de produtos personalização de pesquisa
Também na descoberta de produtos, a IA generativa pode já analisar as preferências do utilizador, bem como o comportamento e o histórico de compras anteriores do mesmo. Tudo isto para oferecer recomendações personalizadas. Em 2023, mais de 50% das lojas de E-commerce aplicaram a IA generativa para selecionar pacotes de produtos personalizados. Na mesma linha, as ferramentas de IA generativa podem já antecipar as preferências do utilizador e a intenção de pesquisa, reduzindo o tempo de pesquisa para alguns cliques.