Do gerenciamento de inventário à pesquisa de produtos, as máquinas estão facilitando a venda online e competem com um determinado gigante de varejo baseado em Seattle.
Comprar coisas online parece relativamente simples: obter um site , algumas fotos de produtos e se inscrever para um processador de pagamento . Bam, você está pronto! Mas no alto, pode ser muito mais complicado do que isso. Uma loja online que transborda com SKUs e o tráfego torna-se um assunto de alto risco, uma vez que pequenos ajustes podem ter um efeito enorme nas receitas.
É por isso que os fornecedores de grandes lojas de comércio eletrônico estão se voltando para uma nova geração de tecnologias empresariais, implementando técnicas de aprendizado de máquina e estatísticas, geralmente desactualizadas como “AI” para obter o maior número possível de pessoas desde a descoberta até o check-out.
Esse processo começa com a escolha dos produtos a serem armazenados. O lançamento de oito anos de idade Editado é um banco de dados de merchandising para a indústria da moda que promete “otimizar sortimentos” e “eliminar pontos cegos”. De varejistas de luxo, como a Net-a-Porter, para os jovens britânicos de moda rápida, Boohoo e Missguided, os varejistas passam a Editar “diariamente”, de acordo com a analista de varejo sênior editada, Katie Smith. “É realmente ajudá-los a gerir a sua variedade de produtos, cronometrado corretamente e com preço correto”.
Editado raspa os sites de “centenas e centenas” de varejistas de vestuário, aspirando os metadados (opções de cores, tamanhos disponíveis, etc.) e acompanhando coisas como quando um item é descontado e quando ele está fora de estoque. Editado pode responder a uma pergunta como: “Quais os vestidos midi vendidos no preço total nos últimos três meses?”
Além dos metadados, Edited também é capaz de avaliar estilos e tendências usando a análise automática de imagens. O sistema faz referência cruzada de tudo o mais “sabe” sobre um produto para garantir que seu “julgamento” esteja correto. Por exemplo, em uma imagem com uma camisa encaixada em jeans com um cinto, a máquina é capaz de identificar qual item é o produto real através de pistas de contexto. Para identificar padrões como bolinhas e listras, Editado usa uma rede neural convolutiva, uma arquitetura de aprendizagem em máquina que se destaca na extração de recursos de imagens.
Anteriormente, essa pesquisa de mercado era feita a mão – os compradores iriam para as lojas concorrentes pessoalmente e catalogavam manualmente tudo o que viram, confiando na memória e na intuição para identificar as tendências. A escala e a natureza sistemática de Edited vão muito além das possibilidades analógicas. “Há tantas maneiras matizadas de descrever um produto de moda”, diz Katie Smith ao Inc. “Ser capaz de padronizar quais produtos vão juntos é algo que nunca foi feito na indústria antes”. Editado também fornece painéis analíticos detalhados e personalizáveis para seus clientes.
Editado não indexa mercados como a Amazon, embora tenha planos para fazê-lo no futuro, mas se o comércio eletrônico é uma sala, essa plataforma gigante é sempre o elefante.
Outlier, um novo arranque de inteligência de negócios , posiciona seu serviço habilitado para AI como forma de varejistas independentes para se manterem competitivos com esse pachyderm. “Na Outlier, estamos vendo o crescimento da Amazônia pressionar as empresas de comércio eletrônico a adotar novas tecnologias como a AI para obter uma vantagem”, escreve o CEO Sean Byrnes em um e-mail.
O produto Outlier é um sistema de cronometragem de números que correlaciona a avalanche de pontos de dados que um negócio moderno gera. Por exemplo, o Outlier detecta automaticamente mudanças sutis no comportamento das coortes de clientes – mulheres com mais de 50 anos que receberam um determinado e-mail de marketing, digamos – e as superfícies para atenção humana. Byrnes observa que 70 por cento dos clientes da Outlier estão no espaço de comércio eletrônico.
Editado e Outlier não são as únicas duas startups que abordam esse mercado. Há o Feedvisor , que ajuda os comerciantes a terem sucesso no Amazon Marketplace através de preços inteligentes automatizados, em vez de se concentrar nos varejistas independentes que desafiam o gigante. O Twiggle com respaldo de Alibaba usa processamento de linguagem natural para que a pesquisa de produtos de comércio eletrônico funcione melhor.
As empresas de comércio eletrônico são freqüentemente adotantes precoces, uma vez que é fácil para eles rastrearAo usar uma nova ferramenta, afeta a receita. O sucesso das startups que se deslocam para este espaço indica que AI se traduz em ROI.