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Em nossa postagem anterior, Aproveitando o poder dos modelos de linguagem grandes (LLMs) no comércio eletrônicodiscutimos como os modelos de linguagem ampla podem aprimorar a coleta de dados de produtos, a personalização, a otimização de pesquisa, a análise preditiva e a conformidade. Agora, vamos nos aprofundar nos LLMs e na classificação de produtos.
Casos de uso de modelos de linguagem grande na classificação de produtos
[RECAP] O que são modelos de linguagem grandes (LLMs)?
Os LLMs são sistemas de inteligência artificial treinados em dados de texto extensos, projetados para entender e gerar linguagem humana. Eles são cruciais para o processamento de linguagem natural (NLP), a tradução e a criação de conteúdo, oferecendo vantagens significativas no comércio eletrônico ao aumentar a precisão, a eficiência e a adaptabilidade dos dados.
Etiquetagem e classificação automatizadas de produtos
A etiquetagem e a classificação de produtos envolvem a organização dos produtos em categorias e a atribuição de etiquetas descritivas. Esse processo é crucial para estratégias de preços, por exemplo, pois ajuda a identificar preços competitivos para produtos semelhantes. A classificação eficaz de produtos permite que os compradores encontrem os produtos com facilidade, melhorando a experiência geral de compra. Por exemplo, tags e categorias precisas podem ajudar a destacar recursos como ecologicamente corretos ou tipos de materiais específicos, atraindo segmentos de clientes específicos. Essa organização também aprimora a funcionalidade de pesquisa, levando a taxas de conversão mais altas e à satisfação do cliente.
Os métodos tradicionais de marcação de produtos (com atributos) geralmente têm dificuldades com a natureza dinâmica da segmentação de produtos.
Exemplo: Classificação incorreta de anéis inteligentes
Um anel inteligente, como o Oura, em uma categoria recém-desenvolvida, poderia ter sido erroneamente classificado em categorias genéricas como "Acessórios", "Anéis" ou "Equipamentos de ginástica", deixando de capturar sua combinação exclusiva de atributos. Essa classificação incorreta causaria problemas na descoberta do produto, pois os clientes que procuram tecnologia vestível avançada poderiam ignorar completamente o produto. Além disso, a categorização incorreta pode levar a estratégias de preços inadequadas, pois o produto pode ser comparado a acessórios básicos em vez de wearables de alta tecnologia. A classificação adequada do produto, facilitada por modelos de linguagem ampla, garante que os anéis inteligentes sejam colocados com precisão em categorias como "Tecnologia vestível" e "Joias inteligentes", tornando-os mais visíveis para o público certo e com preços adequados com base em seus recursos avançados.
Sistema detalhado de classificação de produtos
Os Modelos de Linguagem Ampla (LLMs), que utilizam o Processamento de Linguagem Natural (PLN), são excelentes na interpretação de atributos como descrições de produtos, análises e materiais de marketing para discernir características e atributos diferenciados. Por exemplo, ao classificar um anel inteligente, um LLM analisaria os dados textuais para reconhecer sua natureza multifuncional. Ele identificaria os principais recursos, como rastreamento de condicionamento físico, pagamentos sem contato e notificações, distinguindo-o de outros wearables. Em seguida, o LLM colocaria com precisão o anel inteligente na categoria "Tecnologia vestível" e refinaria ainda mais sua classificação para "Joias inteligentes". Essa categorização precisa garante que o produto seja posicionado corretamente no mercado, aumentando a visibilidade e a relevância para os possíveis compradores. Ao fazer isso, os LLMs ajudam a manter uma taxonomia de produtos estruturada e fácil de usar, o que é crucial para otimizar os resultados de pesquisa, melhorar a satisfação do cliente e garantir estratégias de preços eficazes.
Classificação humana de produtos versus grandes modelos de linguagem
Embora, teoricamente, um ser humano possa realizar classificações de produtos, essa abordagem muitas vezes sofre com imprecisões devido a erros humanos, preconceitos e ao grande volume de dados. A classificação manual de produtos é demorada e propensa a inconsistências, especialmente com categorias de produtos complexas ou em rápida evolução. Os seres humanos tendem a ignorar distinções sutis nos recursos do produto ou não conseguem se manter atualizados com as tendências do mercado, o que leva a classificações incorretas. A inteligência artificial, na forma de grandes modelos de linguagem, por outro lado, processa grandes quantidades de dados de forma consistente e precisa, aprendendo e se adaptando continuamente a novas informações, garantindo um nível mais alto de precisão e confiabilidade na classificação de produtos.
Como evitar a classificação incorreta do produto
Metadados incorretos são um problema comum no comércio eletrônico, prejudicando a eficiência da pesquisa do cliente. Os metadados podem estar incorretos devido a erros de entrada manual, informações desatualizadas ou falta de padronização nas listagens de produtos. Os modelos de linguagem ampla resolvem esse problema analisando o contexto dos metadados para inferir e corrigir imprecisões. Por exemplo, se um novo produto, como "roupas de fibra de bambu", não tiver atributos de material específicos, os modelos de linguagem grandes podem inferir isso a partir de padrões no conjunto de dados. Eles garantem que o produto seja identificado corretamente como feito de bambu e associado a atributos como "ecologicamente correto" ou "material hipoalergênico". Isso melhora a precisão da pesquisa, a experiência do cliente e a confiabilidade dos dados em toda a plataforma.
Exemplo detalhado de modelos de linguagem grandes que corrigem metadados com rótulos incorretos
Considere um cenário em que um varejista adiciona uma nova linha de "roupas de bebê de algodão orgânico". Metadados imprecisos poderiam rotular erroneamente esses produtos simplesmente como "roupas de algodão", sem destacar os atributos "orgânico" e "bebê". Um ser humano pode não perceber essas nuances devido à natureza repetitiva da tarefa ou à falta de informações detalhadas. Os modelos de linguagem ampla (LLMs), no entanto, podem analisar descrições de produtos, avaliações de clientes e materiais relacionados para reconhecer esses atributos essenciais. O LLM identificaria palavras-chave e frases que indicam os pontos de venda exclusivos do produto, como "orgânico", "suave para a pele" e "adequado para bebês". Ao cruzar esses dados, o LLM garante que o produto seja etiquetado e classificado com precisão em categorias como "Roupas orgânicas para bebês". Essa classificação detalhada ajuda os clientes a encontrarem exatamente o que estão procurando, aumenta a visibilidade do produto e oferece suporte a estratégias de preços precisas, posicionando o produto em seu devido nicho.
Conclusão
A Wiser aproveita os recursos de modelos de linguagem ampla para revolucionar a classificação de produtos, garantindo um tratamento de dados preciso, eficiente e adaptável. Isso melhora a experiência do cliente e a eficiência operacional no comércio eletrônico. Ao coletar categorias inteiras de produtos e marcá-los e classificá-los de forma proativa de acordo com nossa taxonomia exclusiva, ajudamos marcas e varejistas a obter uma vantagem competitiva. Fique atento às próximas postagens sobre como lidar com diversas fontes de dados, barreiras linguísticas e o impacto nas vendas de uma classificação precisa de categorias.
Os líderes do comércio eletrônico estão convidados a participar de uma sessão de trabalho de 30 minutos para explorar as aplicações práticas do ChatGPT na classificação de produtos. Os participantes ganharão experiência prática com a classificação de seus próprios produtos e como otimizar os prompts para testar e refinar suas estratégias.
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