Fichas de produtos claras e precisas são essenciais para proporcionar uma ótima experiência ao cliente e garantir o desempenho de um site de comércio eletrônico. A ADEO, a empresa controladora da Leroy Merlin, está integrando artificial intelligence AI) para transformar seus processos de gerenciamento de data produtos, que se tornaram muito complexos e demorados. Desde a coleta de informações do fornecedor até o enriquecimento dos atributos do produto, cada etapa está sendo redesenhada para ganhar fluidez, velocidade e precisão.

Essas percepções foram compartilhadas por Anthony Pierson, líder de domínio digital da ADEO Service, François Crépin, líder de produto digital da Incubate Conseil, e Guillaume Léger, sócio e líder de produto da Artefact, durante a feira Tech for Retail.

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O desafio: acabar com processos demorados e propensos a erros

Na ADEO, o gerenciamento de data produtos havia se tornado muito complexo. Os fornecedores, os principais colaboradores e as equipes centrais das marcas, na maioria das vezes, preenchiam manualmente as informações dos produtos.

Como resultado, data do produto fornecidos eram frequentemente incompletos ou inconsistentes (categoria errada, atributos ausentes ou incorretos), enquanto os funcionários gastavam um tempo significativo corrigindo manualmente as informações. O cliente final, portanto, enfrentava uma experiência de pesquisa e navegação difícil ou até mesmo inconsistente.

Essas ineficiências têm consequências diretas:

  • Perda significativa de receita: Folhas de produtos incompletas podem reduzir as conversões de comércio eletrônico em até 50%.
  • Danos à imagem da marca: Cerca de 87% dos usuários on-line perdem a confiança em uma marca quando o conteúdo do produto é considerado insatisfatório.

"Para que os clientes encontrem facilmente nossos produtos e se beneficiem de informações relevantes, os data devem ser completos e de alta qualidade. Qualquer erro ou omissão no processamento data é pago imediatamente."
Anthony Pierson, líder de domínio digital da ADEO

A solução: AI a serviço dos data do produto

Após testes iniciais bem-sucedidos em um escopo de produtos limitado, mas significativo, a ADEO deu o próximo passo: coletar data brutos de fornecedores e estruturá-los usando artificial intelligence, integrada diretamente ao processo de registro de produtos. O Grupo fez uma parceria com a Artefact para desenvolver soluções capazes de automatizar a classificação de produtos e a extração de atributos.

1. Classificação automática de produtos

A estrutura data rica e complexa do ADEO é organizada em três níveis:

  • Categorias de produtos: 3.600 categorias distintas.
  • Atributos do produto: Uma média de 50 a 60 características por produto, selecionadas em uma biblioteca de 11.000 atributos.
  • Valores associados: Mais de 85.000 valores em todos os atributos.

Para melhorar a experiência do usuário, a primeira etapa é permitir que AI classifique automaticamente data do produto usando o aprendizado de máquina.

Como? O algoritmo, um modelo DistilBERT ajustado e treinado em data produtos certificados, analisa os títulos e as descrições fornecidos pelos fornecedores para identificar a categoria do produto entre as 3.600 opções possíveis.

A cada categoria é atribuída uma pontuação de confiança do algoritmo, com base no desempenho medido no passado, que determina o nível apropriado de automação:

  • Pontuações de alta confiança resultam em uma classificação automática passada diretamente a um funcionário para validação.
  • As pontuações intermediárias são semi-validadas: Os produtos são pré-selecionados automaticamente, mas a verificação data continua sendo manual.
  • Pontuações baixas exigem intervenção total do funcionário.

"Cerca de 32.000 previsões foram feitas pelo algoritmo, das quais mais de 20.000 foram totalmente automatizadas. Alcançamos mais de 96% de precisão, com uma taxa de erro de 3,6%. Em comparação, as taxas de erro humano ficam em torno de 8%."
François Crépin, líder de produtos digitais da ADEO

2. Extração automatizada de atributos

Após a classificação, AI extrai automaticamente os principais atributos do produto, como cor, material e dimensões. Essa extração também se baseia em data brutos do fornecedor, orientados pela classificação. Essa etapa usa uma versão do Gemini, o principal LLM desenvolvido pelo Google Cloud.

Cada previsão passa por uma etapa de autoverificação, em que um LLM julga se o atributo previsto é relevante. Depois disso, os usuários podem validar ou rejeitar a extração do algoritmo. Essa abordagem garante valores precisos e, ao mesmo tempo, mantém um processo simplificado para os fornecedores, que continuam responsáveis pelas informações fornecidas.

Resultados concretos e animadores: Precisão, adoção, conversão

Após várias iterações na extração de atributos, a chegada da AI generativa reduziu significativamente as taxas de erro e forneceu resultados sólidos, acelerando a adoção da solução:

  • Maior precisão: 63% dos produtos agora atingem uma precisão superior a 96%.
  • Automação eficiente: O processamento Data é automatizado com uma redução de 35% nos erros.
  • Adoção acelerada: O processamento é simplificado, permitindo que as equipes internas se concentrem em tarefas de maior valor agregado.
  • Impacto comercial: Folhas de produtos enriquecidas e confiáveis melhoram as taxas de conversão on-line.

"A estreita colaboração entre a ADEO e a Artefact reuniu toda a experiência em data, negócios e produtos em torno de um pequeno escopo inicial, rigorosamente medido, para convencer a organização e permitir a implantação hoje em outras subsidiárias do grupo."
Guillaume Léger, sócio da Artefact

Principais fatores de sucesso dessa colaboração:

Esse sucesso se baseia em várias alavancas essenciais:

  • Gerenciamento proativo de mudanças: Durante todo o desenvolvimento, os funcionários participaram de sessões de conscientização AI para garantir a adoção e facilitar a integração de novas práticas.
  • Abordagem de MVP (Produto Mínimo Viável) direcionada: Concentrar-se primeiro em um escopo limitado permitiu iterações rápidas, demonstrando o valor para toda a organização antes de refinar as soluções e melhorar o desempenho.
  • Avaliação de AI industrializada: Foi investido um tempo significativo em um processo de avaliação rigoroso e amplamente automatizado para garantir a relevância dos resultados a longo prazo.
  • Uma equipe híbrida e multidisciplinar: O projeto reuniu especialistas em AI , proprietários de produtos AI e equipes comerciais e de TI.

Artefact contribuiu com a experiência desde o início, implantando especialistas em AI em aspectos tecnológicos e de produtos, juntamente com as equipes de negócios e TI da ADEO, tanto no nível do Grupo quanto das subsidiárias internacionais.

O que vem a seguir? Etapas futuras

Com base nesse sucesso, a ADEO planeja mais inovações para continuar aprimorando a experiência do cliente e otimizando seu catálogo de produtos, como, por exemplo:

    • Documentação aprimorada do produto, projetada para oferecer suporte aos clientes de forma mais abrangente.
    • Criação de conteúdo visual semelhante ao de um estúdio para folhas de produtos mais atraentes e consistentes.
    • Diagnósticos semiautomatizados de produtos para o serviço pós-venda para fortalecer a satisfação do cliente a longo prazo.