Unas fichas de producto claras y precisas son esenciales para ofrecer una gran experiencia al cliente y garantizar el rendimiento de un sitio de comercio electrónico. ADEO, la Compañia matriz de Leroy Merlin, está integrando Inteligencia Artificial AI) para transformar sus procesos de gestión de data productos, que se habían vuelto demasiado complejos y lentos. Desde la recopilación de información de proveedores hasta el enriquecimiento de los atributos de los productos, cada paso se está rediseñando para ganar en fluidez, rapidez y precisión.

Estos puntos de vista fueron compartidos por Anthony Pierson, Digital Domain Leader en ADEO Service, François Crépin, Digital Product Leader en Incubate Conseil, y Guillaume Léger, Partner & Product Lead en Artefact, durante la feria Tech for Retail.

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El reto: acabar con procesos lentos y propensos a errores

En ADEO, la gestión de data productos se había vuelto demasiado compleja. Los proveedores, los principales contribuyentes y los equipos centrales de las marcas rellenaban manualmente la mayoría de las veces la información sobre los productos.

Como resultado, los data producto proporcionados eran a menudo incompletos o incoherentes (categoría errónea, atributos inexistentes o incorrectos), mientras que los empleados dedicaban un tiempo considerable a corregir manualmente la información. Por tanto, el cliente final se enfrentaba a una experiencia de búsqueda y navegación difícil o incluso incoherente.

Estas ineficiencias tienen consecuencias directas:

  • Pérdida significativa de ingresos: Las fichas de producto incompletas pueden reducir las conversiones de comercio electrónico hasta en un 50%.
  • Daño a la imagen de marca: Casi el 87% de los usuarios en línea pierden la confianza en una marca cuando el contenido del producto se considera insatisfactorio.

"Para que los clientes encuentren fácilmente nuestros productos y se beneficien de la información pertinente, los data deben ser completos y de alta calidad. Cualquier error u omisión en el tratamiento de data se paga inmediatamente".
Anthony Pierson, Jefe de Dominio Digital en ADEO

La solución: AI al servicio de los data los productos

Tras el éxito de las pruebas iniciales en un ámbito de productos limitado pero significativo, ADEO ha dado el siguiente paso: recopilar data brutos de los proveedores y estructurarlos mediante Inteligencia Artificial, integrada directamente en el proceso de registro de productos. El Grupo se asoció con Artefact para desarrollar soluciones capaces de automatizar la clasificación de productos y la extracción de atributos.

1. Clasificación automática de productos

La rica y compleja estructura de data de ADEO se organiza en tres niveles:

  • Categorías de productos: 3.600 categorías distintas.
  • Atributos del producto: Una media de 50 a 60 características por producto, seleccionadas de una biblioteca de 11.000 atributos.
  • Valores asociados: Más de 85.000 valores entre todos los atributos.

Para mejorar la experiencia del usuario, el primer paso es permitir que AI clasifique automáticamente data del producto mediante aprendizaje automático.

¿Cómo? El algoritmo, un modelo DistilBERT perfeccionado y entrenado con data productos certificados, analiza los títulos y descripciones facilitados por los proveedores para identificar la categoría de producto entre las 3.600 opciones posibles.

A cada categoría se le asigna una puntuación de confianza algorítmica, basada en el rendimiento medido en el pasado, que determina el nivel adecuado de automatización:

  • Las puntuaciones de confianza elevadas dan lugar a una clasificación automática que se transmite directamente a un empleado para su validación.
  • Las puntuaciones intermedias están semivalidadas: Los productos se preseleccionan automáticamente, pero la verificación de data sigue siendo manual.
  • Las puntuaciones bajas requieren la intervención plena de los empleados.

"El algoritmo realizó unas 32.000 predicciones, más de 20.000 de ellas totalmente automatizadas. Alcanzamos una precisión superior al 96%, con una tasa de error del 3,6%. En comparación, las tasas de error humano rondan el 8%".
François Crépin, Jefe de Producto Digital de ADEO

2. Extracción automática de atributos

Tras la clasificación, AI extrae automáticamente los atributos clave del producto, como el color, el material y las dimensiones. Esta extracción también se basa en data brutos del proveedor, guiados por la clasificación. Este paso utiliza una versión de Gemini, el LLM estrella desarrollado por Google Cloud.

Cada predicción se somete a una etapa de autoverificación, en la que un LLM juzga si el atributo predicho es relevante. Después, los usuarios pueden validar o rechazar la extracción del algoritmo. Este enfoque garantiza valores precisos al tiempo que mantiene un proceso simplificado para los proveedores, que siguen siendo responsables de la información facilitada.

Resultados concretos y alentadores: Precisión, adopción, conversión

Tras múltiples iteraciones en la extracción de atributos, la llegada de AI generativa ha reducido significativamente las tasas de error y ha ofrecido resultados sólidos, acelerando la adopción de soluciones:

  • Mayor precisión: el 63% de los productos alcanzan ahora una precisión superior al 96%.
  • Automatización eficaz: El procesamiento de Data se automatiza con una reducción de errores del 35%.
  • Adopción acelerada: El procesamiento se agiliza, lo que permite a los equipos internos centrarse en tareas de mayor valor añadido.
  • Impacto comercial: Unas fichas de producto enriquecidas y fiables mejoran las tasas de conversión online.

"La estrecha colaboración entre ADEO y Artefact reunió toda la experiencia data, negocio y producto en torno a un pequeño alcance inicial, rigurosamente medido, para convencer a la organización y permitir el despliegue hoy en otras filiales del grupo."
Guillaume Léger, Socio de Artefact

Factores clave del éxito de esta colaboración:

Este éxito se basa en varias palancas esenciales:

  • Gestión proactiva del cambio: A lo largo del desarrollo, los empleados participaron en sesiones de concienciación AI para garantizar su adopción y facilitar la integración de las nuevas prácticas.
  • Enfoque orientado al MVP (producto mínimo viable): Centrarse primero en un ámbito limitado permitió iteraciones rápidas, demostrando el valor a toda la organización antes de perfeccionar las soluciones y mejorar el rendimiento.
  • Evaluación industrializada de AI : Se invirtió mucho tiempo en un proceso de evaluación riguroso y en gran medida automatizado para garantizar la pertinencia a largo plazo de los resultados.
  • Un equipo híbrido y multidisciplinar: El proyecto reunió a expertos en AI , propietarios de productos AI y equipos empresariales y de TI.

Artefact aportó su experiencia desde el principio desplegando especialistas en AI en aspectos tecnológicos y de producto junto a los equipos de negocio y TI de ADEO, tanto a nivel de Grupo como de filiales a nivel internacional.

¿Y ahora qué? Pasos futuros

Sobre la base de este éxito, ADEO planea nuevas innovaciones para seguir mejorando la experiencia del cliente y optimizando su catálogo de productos, como:

    • Documentación de producto enriquecida, diseñada para ofrecer una asistencia más completa a los clientes.
    • Creación de contenidos visuales tipo estudio para conseguir fichas de producto más atractivas y coherentes.
    • Diagnóstico semiautomatizado de productos para el servicio posventa con el fin de reforzar la satisfacción del cliente a largo plazo.