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 empresa matriz de Leroy Merlin, está integrando artificial intelligence (IA) para transformar sus procesos de gestión de productos data, que se había vuelto demasiado compleja y lenta. Desde la recogida de información de los proveedores hasta el enriquecimiento de los atributos de los productos, cada paso se está rediseñando para ganar en fluidez, rapidez y precisión.

Estas ideas fueron compartidas por Anthony Pierson, Líder de Dominio Digital en ADEO Service, François Crépin, Líder de Producto Digital en Incubate Conseil, y Guillaume Léger, Socio y Líder de Producto en Artefact, durante la feria Tech for Retail.

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El reto: acabar con los procesos lentos y propensos a errores

En ADEO, producto data gestión se había vuelto demasiado complejo. Los proveedores, los principales contribuyentes, y los equipos centrales de las marcas rellenaban manualmente la información sobre los productos con mayor frecuencia.

Como resultado, el producto data proporcionado era a menudo incompleto o incoherente (categoría errónea, atributos ausentes o incorrectos), mientras que los empleados dedicaban un tiempo considerable a corregir manualmente la información. Por lo 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 del comercio electrónico hasta en un 50%.
  • Daño a la imagen de marca: Casi 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, el data debe estar completo y ser de alta calidad. Cualquier error u omisión en la elaboración del data se paga inmediatamente”.”
Anthony Pierson, Líder de Dominio Digital en ADEO

La solución: La IA al servicio del producto data

Tras el éxito de las pruebas iniciales en un ámbito de productos limitado pero significativo, ADEO ha dado el siguiente paso: recopilar el data en bruto de los proveedores y estructurarlo mediante el artificial intelligence, integrado 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 data de ADEO está organizada 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 en todos los atributos.

Para mejorar la experiencia del usuario, el primer paso es permitir que la IA clasificar automáticamente el producto data utilizando el aprendizaje automático.

¿Cómo? El algoritmo, un modelo DistilBERT afinado y entrenado sobre el producto certificado data, analiza los títulos y descripciones proporcionados por los proveedores para identificar la categoría del producto entre las 3.600 opciones posibles.

A cada categoría se le asigna un puntuación de confianza del algoritmo, basado 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 pasa directamente a un empleado para su validación.
  • Las puntuaciones intermedias están semivalidadas: Los productos se preseleccionan automáticamente, pero la verificación data sigue siendo manual.
  • Las puntuaciones bajas requieren la intervención total de los empleados.

“El algoritmo realizó unas 32.000 predicciones, más de 20.000 de ellas totalmente automatizadas. Conseguimos más de 96% de precisión, con una tasa de error de 3,6%. En comparación, las tasas de error humano rondan los 8%”.”
François Crépin, Jefe de Producto Digital en ADEO

2. Extracción automatizada de atributos

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

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

Resultados concretos y alentadores: Precisión, adopción, conversión

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

  • Mayor precisión: 63% de productos alcanzan ahora una precisión superior a 96%.
  • Automatización eficaz: El procesamiento Data se automatiza con una reducción 35% de los errores.
  • Adopción acelerada: La tramitación 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 en línea.

“La estrecha colaboración entre ADEO y Artefact reunió toda la experiencia de data, de negocio y de 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 sobre la IA para garantizar la 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 refinar las soluciones y mejorar el rendimiento.
  • Evaluación industrializada de la IA: Se invirtió un tiempo considerable 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 IA, propietarios de productos centrados en la IA y equipos empresariales y de TI.

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

¿Y ahora qué? Pasos futuros

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

    • Documentación de producto enriquecida, diseñada para apoyar a los clientes de forma más completa.
    • Creación de contenidos visuales de tipo estudio para obtener 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.