O Walmart usando IA generativa abrirá a caixa de varejo de Pandora?

O gigante do varejo Walmart está desenvolvendo sua própria plataforma GPT-4 de inteligência artificial generativa para impulsionar as vendas e aumentar a experiência do cliente (CX).

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Este anúncio coloca o Walmart no palco para que o setor de varejo veja o que essa tecnologia inovadora significa para o cenário varejista mais amplo. Outros grandes varejistas agora se envolverão? Como o GPT-4 e a tecnologia relacionada afetarão o futuro da experiência do cliente?

Como parte de sua reformulação de marketing, o Walmart revelou seu mais recente redesenho digital para seu site de varejo e aplicativo de compras móvel no início deste mês. O novo visual apresenta fotos maiores e mais brilhantes, juntamente com vídeos e conteúdo inspirado em mídia social que o Walmart espera que resulte em mais compras.

O Walmart está se concentrando no potencial de mudança de jogo da compreensão de linguagem natural (NLU) em modelos de linguagem grandes (LLM) em uma escala específica de varejo para aumentar suas ofertas existentes, como o Text to Shop . Esse recurso permite que os clientes adicionem produtos do Walmart ao carrinho, enviando mensagens de texto ou falando os nomes dos itens de que precisam. O Walmart está usando esses LLMs como a base da plataforma para seus modelos autoconstruídos sobre produtos e como os clientes desejam interagir.

O fato de o Walmart conseguir conquistar seus clientes pode impactar diretamente outros varejistas a seguirem o exemplo. De qualquer forma, um fator-chave é coletar suas percepções, de acordo com Reed Cundiff, CEO da empresa de pesquisa global Sago (anteriormente Schlesinger Group).

“A automação tornou-se parte essencial do nosso dia a dia, simplificando tarefas sem que percebamos. Parte do envolvimento com os consumidores na aplicação da IA é educá-los sobre a tecnologia”, disse Cundiff ao The E-Commerce Times.

Sentimento do consumidor quanto à adoção da IA

No entanto, entender como os consumidores se sentem em relação à IA é importante apenas para marcas que explicitamente pedem que eles a adotem em vez de alternativas sem IA. Se a IA for apenas um ingrediente sob a superfície, o sentimento do consumidor é menos crítico, disse Cundiff.

Por exemplo, as ferramentas de processamento de texto têm análise de escrita avançada para fornecer sugestões de gramática e recursos de “próxima palavra” que facilitam a vida dos consumidores. Ninguém pergunta sobre os fundamentos da IA e do aprendizado de máquina.

“Quando pedimos aos consumidores que tenham uma interação direta e clara com a IA, como um chatbot, a coleta de feedback se torna mais crítica. Isso nos ajuda a entender as barreiras e pontes para a adoção e identifica território inexplorado e “linhas vermelhas” que os consumidores desejam evitar cruzar com a IA”, explicou.

O recente avanço do Walmart no comércio conversacional contribui para a implementação da IA em meio a sua mudança em direção a uma abordagem de varejo mais orientada para a mídia social. Nesse processo, o varejista adotou a IA em diferentes áreas de seus negócios nos últimos anos, seja sugestões de produtos ou gerenciamento de estoque. Portanto, aprofundar-se nisso como uma estratégia de comércio parece muito natural, de acordo com Jordan Jewell, analista da plataforma de comércio eletrônico Vtex .

“A empresa recentemente renovou seu site para se parecer mais com uma plataforma de mídia social, portanto, implementar diferentes experiências baseadas em IA que pareçam mais sociais e conversacionais pode ser uma boa maneira de gerar engajamento e criar confiança com seus clientes, personalizando a experiência de compra para eles. ”, disse ele ao E-Commerce Times.

Liderando a Transição da IA no Varejo

Jewell vê essa mudança como uma influência absoluta em como outros grandes varejistas usam a mídia social em sua estratégia de vendas. A Amazon e o Walmart estão há muito tempo lado a lado no espaço de comércio eletrônico, então, a longo prazo, ele previu que isso poderia influenciar outros varejistas a investir mais em IA.

“Mas, a curto prazo, acho que isso se traduzirá em maiores investimentos em ferramentas de venda social, uma vez que são mais fáceis de implementar em um cronograma mais curto. Todo grande varejista está no Facebook e no Instagram. Ainda assim, nem todos têm a capacidade de back-end para implementar e gerenciar modelos de IA, então é aí que suspeito que veremos investimentos de longo prazo sendo feitos”, acrescentou.

Um impulso dos grandes líderes influenciará fortemente outros varejistas a adotar e desenvolver IA generativa, afirmou Marcel Hollerbach, cofundador e diretor de inovação da plataforma de produto para consumidor (P2C) Productsup . No momento, todos ainda hesitam em jogar o chapéu completamente no ringue de IA generativa, já que algumas coisas, como o ChatGPT e sua implementação, ainda são incertas.

“Em vez de teorizar como será a implementação da IA generativa, a maioria dos varejistas está esperando pelo primeiro grande exemplo”, disse ele ao The E-Commerce Times.

Quando grandes varejistas como o Walmart adotam, desenvolvem e anunciam seu uso de IA, a relevância da tecnologia acelera significativamente, raciocinou Hollerbach. Se o Walmart está fazendo isso e é bem-sucedido, a hesitação é substituída pela urgência.

“A urgência em se adaptar às necessidades e processos dos clientes tornará o negócio não apenas mais eficiente, mas também mais lucrativo”, observou.

Lagging Momentum Inerente

A IA está crescendo em todos os setores no momento, mas alguns observadores tendem a esquecer que a capacidade generativa da IA leva meses, senão anos, para ser desenvolvida e dominada, de acordo com Hollerbach. O ímpeto para adotar e desenvolver IA generativa é lento porque é um projeto lento para decolar em primeiro lugar.

“Embora o desenvolvimento da IA pareça estar se movendo na velocidade da luz, isso pode ser sua queda na adoção geral e maior impulso no varejo. Como ainda há uma infinidade de logística a ser descoberta antes que a implementação real possa ocorrer, o momento do varejo não está correspondendo ao momento da IA”, observou ele.

Além disso, a mudança imediata e repentina é algo para o qual todos os clientes estão preparados. Os varejistas estão mantendo isso em mente.

“O impulso deve começar pequeno, seja observando o que os concorrentes estão fazendo ou garantindo a satisfação do cliente. Desenvolver e adotar IA generativa é uma escala móvel”, disse Hollerbach.

Mensagens móveis aprimoradas para M-Commerce

A IA generativa pode ampliar significativamente as estratégias de mensagens móveis. Ele fornece uma variedade de ferramentas, recursos e vetores que aprimoram a experiência do cliente, aprimoram a personalização, fornecem otimização de conteúdo e ajudam a simplificar as operações e os dados internos, de acordo com Jeppe Dorff, diretor de produto e tecnologia da plataforma de comércio de bate-papo como uma empresa de serviço. Clickatell .

A Gen AI usa dados baseados em exemplos sobre comportamento do usuário, histórico de bate-papo e padrões de compra e consumo para identificar o caminho mais curto para um resultado bem-sucedido para o consumidor. Ele também pode abordar o consumidor com intenção personalizada e fornecer recomendações de produtos personalizados.

“Isso ajuda as empresas a identificar a próxima melhor ação para segmentos específicos, impulsionar a retenção e acelerar a aquisição de clientes. Vimos um aumento significativo nas taxas de upsell, cross-sell e satisfação do cliente da marca, e apenas começamos a arranhar a superfície”, disse Dorff ao E-Commerce Times.

Outra vantagem é a capacidade da IA generativa de prosperar a partir de um vínculo estabelecido entre uma marca e o consumidor para promover recursos de marketing melhores e personalizados. Essa interação avançada é onde a nova tecnologia se torna realmente empolgante e altamente benéfica para consumidores e marcas, disse ele.

A AI tem acesso a informações dos sistemas ERP, CRM e OMS da marca que correspondem diretamente aos dados existentes pertencentes ao consumidor. Ao aprender com as intenções, sentimentos e padrões de engajamento do consumidor individual, a IA criará campanhas de aquisição e retenção muito mais personalizadas para abordar o consumidor de uma maneira que ressoe dramaticamente.

Dorff explicou que “alavancar dados transacionais históricos que residem nos domínios das marcas com trocas dinâmicas de mensagens entre consumidores e marcas permite que a IA no comércio de bate-papo crie conteúdo dinâmico, jornadas de clientes em tempo real e preveja comportamentos, preferências e tendências futuras do consumidor. antecipadamente para um consumidor individual, bem como uma base acumulada de consumidores”.

Parceria humano-IA para insights otimizados

Encontrar um equilíbrio entre IA e percepções humanas precisa se concentrar em ser mais uma parceria do que um equilíbrio, alertou Cundiff. Isso é semelhante a como a manufatura funciona como uma parceria entre homem e máquina há centenas de anos.

“Otimizar as funções de humanos e máquinas em colaboração sempre produziu os melhores resultados”, disse ele. “É crucial que usemos a máquina para o que ela faz de melhor – cálculos de força bruta em escala, velocidade e precisão de maneiras que os humanos não conseguem igualar.”

Confiar demais no fator humano e abrir mão da oportunidade de colaborar com a máquina nos mantém presos. O relacionamento carece então da velocidade e escala necessárias com o ritmo atual dos negócios, alertou.

Quando enfatizamos demais o papel da máquina na coleta de insights, muitas vezes perdemos o viés em um conjunto de dados. Também sentimos falta das forças externas que moldam uma questão de negócios fora do que alimentamos na máquina ou do salto conceitual que ocorre da análise ao insight.

“É aqui que entram os humanos. Os humanos trazem um nível de pensamento conceitual e criativo para o processo de coleta de informações e para o gerenciamento dos front-ends e back-ends do processo de pesquisa que as máquinas simplesmente não podem replicar”, acrescentou.

Muito dependerá da ‘voz’ da marca

Uma das principais preocupações dos possíveis adotantes é como a IA generativa pode interferir em suas estratégias de mensagens móveis. Mas as marcas podem fazer isso sem perder a voz da marca, garantiu Dorff.

A voz da marca é crítica em tudo, desde o marketing até as operações. Ele prescreve a maneira como uma marca se envolve com os consumidores.

“Incorporar a voz de uma marca é mais difícil do que construir a própria IA. Requer um planejamento cuidadoso e uma nova forma das marcas e da comunicação considerarem a voz ”, enfatizou.

Historicamente, a “voz” era expressa por humanos com supervisão e era constante, mas planejada e ajustável. Com a IA, isso acontecerá além das campanhas planejadas e lançamentos de sites e sem monitoramento em tempo real, observou ele.

Será necessário treinar e definir o que é “voz” até a palavra falada. Avaliações de alta frequência e monitoramento constante em tempo real são essenciais para ensinar ao algoritmo exatamente qual é a voz da marca.

IA de treinamento para conteúdo de marca

Um conceito emergente é treinar os modelos em conteúdo de marca e alimentar todos os dados de comunicação do canal digital nos modelos para refinar a “voz digital” ao longo do tempo. Essa abordagem é quase como se estivesse funcionando em paralelo com os processos existentes de marketing e criação de voz, de acordo com Dorff.

Em alguns casos, isso pode incluir IA no desenvolvimento de campanhas de marketing para garantir que o modelo e a marca colaborem, melhorando assim o processo de aprendizado. O que é crítico não é a IA em si, mas a jornada em que a marca está.

“Essas coisas não acontecerão da noite para o dia e não acontecerão sem as plataformas de orquestração e coletores de dados corretos nos canais de mensagens”, disse Dorff.