A CWI tem sido uma parceira fundamental da Arezzo, contribuindo para implementar inteligência artificial nos e-commerces da marca, otimizando processos e reduzindo o tempo necessário para atualizar as recomendações de produtos. Essa colaboração permite que a Arezzo ofereça sugestões de produtos sob medida instantaneamente às suas clientes, aprimorando a jornada de compra e potencializando as vendas.
A maior varejista de calçados femininos fashion na América Latina, está utilizando inteligência artificial (IA) para aprimorar as recomendações de produtos em seus e-commerces. Anteriormente, utilizando uma ferramenta manual, a empresa enfrentava desafios na criação e manutenção das regras de recomendação de produtos. Sempre que uma nova coleção era lançada, os profissionais precisavam atualizar todas as regras, cadastrando novas informações.
Essa abordagem demandava muitos esforços e limitava a capacidade de adaptação às preferências das clientes, exigindo ajustes frequentes e gerando dificuldades operacionais. Às vezes, a equipe criava tantas regras específicas que se tornava difícil mantê-las, modificá-las e compreender exatamente o que estava sendo recomendado.
Em 2021, a Arezzo realizou uma prova de conceito interna com o Personalize da AWS, uma ferramenta de recomendação de produtos baseada em IA. Após o sucesso da POC, o sistema foi transformado em um produto viável, sendo inicialmente implementado nas marcas Arezzo, Schutz e ZZMall. Posteriormente, a recomendação de produtos foi expandida para as marcas Anacapri e Vans, com o objetivo de aprimorar ainda mais a experiência do cliente. A IA foi integrada aos aplicativos das marcas, proporcionando recomendações de produtos personalizadas também em dispositivos móveis.
Sugestões em tempo real
A Arezzo consegue, inclusive, sugerir produtos mesmo quando o usuário não está logado, utilizando o histórico de interações do dispositivo. Ademais, a empresa utiliza dados de compras das clientes em lojas físicas para personalizar as recomendações de produtos no e-commerce.
A Arezzo recomenda produtos com base na interação das clientes no site, seu comportamento e características dos produtos, usando uma árvore de classificação. Eles consideram o contexto da cliente, como promoções, sem mudar suas preferências. Quando há problemas de desempenho, realizam análises, testes A/B e funcionais, e podem retreinar o modelo de IA ou reconsiderar o tipo de recomendação.
Adicionalmente, são aplicadas regras externas à inteligência artificial, tais como a exclusão de produtos já comprados ou fora de estoque, permitindo ajustes e personalizações adicionais no processo de recomendação.
Schutz: catálogos sob medida
Em 2022, a Schutz expandiu seu catálogo para incluir vestuário, anteriormente concentrado principalmente em bolsas, calçados e acessórios. Esta mudança estratégica foi acompanhada por inovações significativas em sua plataforma online, visando oferecer uma experiência de compra mais completa e personalizada às suas clientes.
A empresa investiu em tecnologia para entender melhor as preferências e comportamentos de suas clientes. Através do uso de algoritmos de inteligência artificial e análise de dados, a empresa foi capaz de capturar e interpretar o comportamento dos usuários em tempo real. Cada interação da cliente com o site – desde visualizar um produto até finalizar uma compra – é registrada e analisada, alimentando uma base de dados robusta e dinâmica.
Ao visitar o site, as clientes são apresentadas a recomendações de produtos dinâmicos que se adaptam conforme navegam pelas páginas. Por exemplo, se alguém visualizar uma bota de couro, o sistema pode sugerir acessórios ou peças de vestuário que complementam o estilo dessa bota. Tudo com o objetivo de tornar a experiência de compra mais envolvente e relevante para o usuário.
Essa abordagem orientada por dados e tecnologicamente avançada não apenas fortaleceu a posição da Schutz como uma marca líder no mercado de moda, mas também aprimorou significativamente a satisfação do cliente e a fidelidade à marca. Ao integrar inovação digital com uma compreensão profunda das necessidades do consumidor, a Schutz estabeleceu um novo padrão de excelência no comércio eletrônico de moda, demonstrando um compromisso contínuo com a evolução e aprimoramento de seus serviços.
Algoritmos e técnicas
Benefícios tangíveis e mensuráveis
Para medir os resultados, são utilizados testes A/B, que fornecem métricas como taxa de conversão e receita gerada pelos carrosséis de recomendação. Também são feitas análises mensais de milhões de vitrines para cada marca, buscando entender o desempenho das recomendações e seu impacto nas vendas.
Esse projeto conta com a colaboração de diversos profissionais da CWI. Entre eles há cientistas de dados, desenvolvedores, testadores e DevOps. Eles fornecem uma solução de recomendação através de um endpoint desenvolvido pela CWI, que é acessado pelos times responsáveis pelo desenvolvimento visual do site da Arezzo. Essa abordagem permite uma integração eficiente das recomendações de IA no site da Arezzo, otimizando o processo e reduzindo o tempo necessário para implementar e atualizar as recomendações.
Desafios da recomendação de produtos com IA
Semanalmente, a equipe da Arezzo realiza uma cerimônia de acompanhamento de performance, onde são analisados os resultados dos testes A/B e tendências de desempenho. Na ocasião, são definidas ações para ajustar os modelos, caso necessário.
Projeções futuras
O valor da parceria com a CWI
Na CWI, abordamos a temática da Inteligência Artificial em duas frentes principais. Na primeira, como um meio para criar novas soluções ou funcionalidades. Na segunda, como uma ferramenta para aumentar a produtividade e aprimorar a qualidade das nossas entregas.
Essa cultura dentro da engenharia de software permite que a IA seja explorada em diversos contextos e parceiros. Isso é possível devido a troca constante de conhecimento entre cwisers e clientes. Assim, experiências adquiridas em um determinado projeto ou solução pode beneficiar outros parceiros, mesmo que em setores ou áreas de atuação diferentes. Essa expertise em diversas verticais é um aspecto importante que contribui para o diferencial competitivo da CWI como parceira de IA.
Tecnologias utilizadas no projeto
Para alcançarmos o resultado desejado pelo cliente neste projeto, estas foram algumas das tecnologias usadas:
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Amazon Personalize
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Python
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Databricks
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AWS Glue
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Amazon Kinesis
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Lambda
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Amazon S3
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DynamoDB