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-mãe da Leroy Merlin, está integrando o artificial intelligence (IA) para transformar seus processos de gerenciamento de produtos data, que se tornaram muito complexas e demoradas. 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, produto data gerenciamento tinha 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, o produto data fornecido era frequentemente incompleto ou inconsistente (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 das informações relevantes, o data deve ser completo e de alta qualidade. Qualquer erro ou omissão no processamento do data é pago imediatamente.”
Anthony Pierson, líder de domínio digital da ADEO

A solução: IA a serviço do produto data

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

1. Classificação automática de produtos

A rica e complexa estrutura data da ADEO está 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 a IA classificar automaticamente o produto data usando aprendizado de máquina.

Como? O algoritmo, um modelo DistilBERT ajustado e treinado no produto certificado data, analisa os títulos e as descrições fornecidas pelos fornecedores para identificar a categoria do produto entre as 3.600 opções possíveis.

A cada categoria é atribuído um pontuação de confiança do algoritmo, O senhor pode usar o nível de automação que o senhor deseja, com base no desempenho medido no passado, que determina o nível adequado de automação:

  • Os altos índices de 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 do 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 uma precisão de mais de 96%, 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, a IA extrai automaticamente os principais atributos do produto, como cor, material e dimensões. Essa extração também é baseada no fornecedor bruto data, orientada 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

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

  • Maior precisãoO senhor pode ver que a precisão de 63% dos produtos agora é superior a 96%.
  • Automação eficiente: O processamento Data é automatizado com uma redução de 35% 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 o Artefact reuniu toda a experiência do data, dos negócios e dos 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 sobre IA para garantir a adoção e facilitar a integração de novas práticas.
  • Abordagem de MVP (produto mínimo viável) direcionada: O foco inicial 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 IA 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 IA, proprietários de produtos com foco em IA e equipes de negócios e TI.

A Artefact contribuiu com sua experiência desde o início, implantando especialistas em IA 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 outras inovações para continuar aprimorando a experiência do cliente e otimizando seu catálogo de produtos, tais como:

    • 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.