A pergunta que mais ouvimos dos clientes é: Como os LLMs podem nos ajudar a competir melhor? Nesta e nas próximas postagens, abordaremos todos os aspectos da ciência de dados e da inteligência artificial no comércio eletrônico atual e como os diferentes conceitos são aplicados para melhorar uma série de indicadores-chave de desempenho (KPIs) em marcas e varejistas. Ao aproveitar os LLMs, as empresas podem obter taxas de conversão mais altas, maior satisfação do cliente e maior crescimento da receita.
O que são modelos de linguagem grandes (LLMs)?
Os modelos de linguagem ampla (LLMs) são um tipo de programa de inteligência artificial. Eles são sistemas treinados em grandes quantidades de dados de texto e projetados para entender e gerar linguagem humana. Eles são ferramentas incrivelmente avançadas para uma série de aplicações, incluindo processamento de linguagem natural (NLP), tradução, criação de conteúdo e muito mais.
Veja o ChatGPT, por exemplo. O ChatGPT usa um Modelo de Linguagem Grande (LLM) para entender as perguntas e gerar respostas. Quando você faz uma pergunta, o ChatGPT processa o texto de entrada, analisa o contexto e usa seu conhecimento de padrões de linguagem para prever e gerar uma resposta. O modelo se baseia na grande quantidade de dados em que foi treinado, combinado com sua capacidade de lembrar o contexto da conversa, para fornecer respostas relevantes e coerentes.
No contexto do comércio eletrônico, os LLMs podem ser utilizados para aprimorar os recursos de coleta de dados, desenvolver serviços de dados inteligentes e melhorar a precisão e a confiabilidade de vários produtos orientados por dados. Veja a seguir alguns exemplos:
Aprimoramento dos recursos de coleta de dados
- Extração automatizada de dados: Os LLMs podem extrair automaticamente informações relevantes de grandes quantidades de dados não estruturados, como avaliações de clientes, descrições de produtos e publicações em mídias sociais. Isso ajuda as empresas a obter insights sem a necessidade de uma extensa entrada manual de dados.
- Processamento de linguagem natural (NLP): Os LLMs são excelentes na compreensão e no processamento da linguagem humana, o que lhes permite interpretar e analisar dados textuais com mais eficiência. Esse recurso permite que as empresas entendam os sentimentos dos clientes, detectem tendências emergentes e identifiquem pontos problemáticos comuns.
- Enriquecimento de dados: Ao integrar dados de várias fontes, os LLMs podem enriquecer os conjuntos de dados existentes com contexto e informações adicionais. Por exemplo, eles podem mesclar dados de vendas com feedback do cliente para fornecer uma visão mais abrangente do desempenho do produto.
Desenvolvimento de serviços de dados inteligentes
- Recomendações personalizadas: Os LLMs podem analisar o comportamento e as preferências do usuário para gerar recomendações de produtos altamente personalizadas. Isso não apenas aprimora a experiência de compra, mas também aumenta a probabilidade de conversões e compras repetidas.
- Otimização de pesquisa: Os LLMs aprimoram a funcionalidade de pesquisa compreendendo as consultas em linguagem natural e fornecendo resultados de pesquisa mais precisos. Eles podem interpretar a intenção do usuário e fornecer produtos relevantes, mesmo que os termos de pesquisa sejam vagos ou imprecisos.
Melhorar a precisão e a confiabilidade dos produtos orientados por dados
- Análise preditiva: Os LLMs podem analisar dados históricos para identificar padrões e tendências, permitindo que as empresas façam previsões baseadas em dados sobre vendas futuras, necessidades de estoque e comportamento do cliente. Isso ajuda no planejamento estratégico e na otimização das operações.
- Conformidade e controle de qualidade: Os LLMs podem garantir que as listagens de produtos estejam em conformidade com os padrões regulatórios e as diretrizes internas de qualidade. Eles podem sinalizar discrepâncias, informações incorretas e possíveis violações das políticas do site MAP , mantendo a integridade dos dados do produto.
LLMs para aprimorar a correspondência de produtos exatos e similares
Um dos aplicativos mais comuns e bem utilizados é a utilização de LLMs como sistemas de recomendação. Como outros modelos de similaridade, os LLMs podem ajudar a identificar produtos com correspondência exata e similar para melhorar a capacidade de uma empresa de se comparar com outras.
Sobre correspondências exatas e semelhantes
Uma correspondência exata de um produto refere-se a encontrar o mesmo produto exclusivo em diferentes sites, garantindo que todos os atributos - como marca, modelo, ano, cor e outras especificações - sejam idênticos. Por exemplo, se você estiver procurando por um "2023 Apple iPhone 14 Pro, 128GB, Space Gray", uma correspondência exata seria o mesmo modelo com as mesmas especificações disponíveis em diferentes plataformas de comércio eletrônico, como Amazon, Best Buy ou Apple Store.
Por outro lado, uma correspondência semelhante, ou like-match, refere-se a produtos que, embora não sejam idênticos em todos os atributos, são considerados equivalentes pelos usuários para fins práticos. Esses produtos podem diferir em certos aspectos, como marca ou cor, mas têm a mesma função ou atendem à mesma necessidade. Por exemplo, se alguém estiver procurando um smartphone com recursos semelhantes ao "2023 Apple iPhone 14 Pro", uma correspondência semelhante pode ser o "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black". Embora as marcas e os modelos sejam diferentes, ambos os produtos oferecem recursos comparáveis, o que os torna alternativas viáveis aos olhos do consumidor.
Essa distinção é crucial no comércio eletrônico. As correspondências exatas são necessárias em muitos casos em que um varejista, por exemplo, deseja rastrear os preços que seus concorrentes estão praticando para os mesmos produtos. Por outro lado, as correspondências semelhantes tornaram-se mais necessárias à medida que as marcas ou os varejistas procuram entender melhor como competem quando se trata de produtos exclusivos ou de produtos de marca própria dos concorrentes. Em ambos os exemplos, geralmente não há um atributo óbvio, ou um conjunto de atributos, para comparar, por isso contamos com os LLMs para ajudar a informar o que faz mais sentido do ponto de vista comparativo. Os LLMs conseguem isso explorando e compreendendo dados não estruturados de produtos em sua totalidade, como descrições, atributos, avaliações de clientes e até mesmo mídias sociais, para gerar recomendações de produtos semelhantes.
LLMs para apoiar o enriquecimento de dados
Antes dos LLMs, a rotulagem de dados - o processo de anotar dados com tags ou rótulos significativos para torná-los compreensíveis para os modelos de aprendizado de máquina - era muito difícil ou quase impossível. Agora, os LLMs podem gerar dados semirrotulados, o que significa que eles podem atribuir automaticamente alguns rótulos aos dados, reduzindo a quantidade de esforço manual necessário e enriquecendo os dados de forma escalonável.
Com relação à identificação de correspondências exatas, os dados rotulados são essenciais para a correspondência e posterior análise em diferentes plataformas de comércio eletrônico. Rótulos como marca, modelo, ano e cor ajudam a garantir que as comparações sejam precisas. Para correspondências semelhantes, os dados rotulados ajudam a comparar produtos que podem ser diferentes em alguns atributos, mas que têm a mesma função ou atendem a necessidades semelhantes dos clientes. Por exemplo, um "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black" pode ser marcado com atributos como "smartphone", "128GB de armazenamento" e "cor preta". Esses rótulos permitem que o sistema o identifique como uma correspondência semelhante ao iPhone 14 Pro, apesar das diferenças de marca.
Mais insights e qualidade de dados para todos
Atualmente, os varejistas e as marcas já têm acesso a uma grande quantidade de informações sobre preços, que eles usam para tudo, desde o gerenciamento e a otimização de preços até a análise de prateleiras digitais e a aplicação de políticas de preços (como MAP). Na Wiser, agora estamos incorporando esse tipo de inteligência em nossa análise conduzida pelo LLM para obter insights mais profundos em áreas como tendências históricas de preços, popularidade do produto, impacto das mudanças sazonais nas estratégias de preços e, quando aplicável, comportamento do cliente. Ao compreender como as estratégias de preços são executadas e ajustadas em tempo real, nossos clientes podem se beneficiar desse conhecimento para ajustar suas próprias estratégias de preços. Na prática, isso significa que, no futuro, nossos clientes não apenas acompanharão as ações dos concorrentes, mas também poderão prever os melhores momentos para oferecer promoções e fazer outros ajustes estratégicos.
A integração de modelos de linguagem ampla (LLMs) às estratégias de comércio eletrônico oferece uma abordagem transformadora para a coleta, a correspondência e a análise de dados. Ao aproveitar os recursos avançados dos LLMs, as empresas podem obter uma correspondência de produtos mais precisa, obter insights mais profundos sobre estratégias de preços e aprimorar seus processos gerais de tomada de decisões orientadas por dados. À medida que continuamos a explorar e implementar essas tecnologias, o potencial de inovação e de aprimoramento das experiências dos clientes é vasto.
Conclusão e perspectivas futuras
A integração de modelos de linguagem ampla (LLMs) às estratégias de comércio eletrônico oferece uma abordagem transformadora para a coleta, a correspondência e a análise de dados. Ao aproveitar os recursos avançados dos LLMs, as empresas podem obter uma correspondência de produtos mais precisa, obter insights mais profundos sobre estratégias de preços e aprimorar seus processos gerais de tomada de decisões orientadas por dados. À medida que continuamos a explorar e implementar essas tecnologias, o potencial de inovação e de aprimoramento das experiências dos clientes é vasto.
Fique atento à próxima edição, na qual nos aprofundaremos na correspondência de similaridade e em seu impacto no posicionamento competitivo. Obrigado pela leitura!
Sobre o autor:
Paul Turner lidera a nova equipe de produtos de plataforma da Wiser, onde se concentra em aprimorar nossos recursos de coleta de dados e serviços de dados inteligentes, incluindo algoritmos de correspondência avançados, para fornecer dados superiores e confiáveis em todos os produtos da Wiser. Com um histórico impressionante em grandes conjuntos de dados, ciência de dados e implementação de plataformas de grande escala, Paul traz uma riqueza de conhecimentos para sua função. Ele se destaca na estratégia de produtos e no desenvolvimento de serviços inovadores, utilizando modelos de compreensão de linguagem natural (NLU) e processamento de linguagem natural (NLP) para impulsionar o desenvolvimento de novos produtos.