São Paulo — InkDesign News —
A integração de machine learning na compra online se intensifica com as recentes inovações em inteligência artificial (AI), que prometem transformar a experiência do consumidor e otimizar processos de compra.
Contexto da pesquisa
Recentes estudos têm explorado o uso da inteligência artificial, especialmente em ambientes de e-commerce, onde algoritmos de machine learning analisam comportamentos de consumidores para personalizar experiências de compra. A Google, em particular, tem se destacado, introduzindo recursos que permitem que os usuários experimentem roupas virtualmente usando suas próprias fotos.
Método proposto
O sistema utiliza uma abordagem de redes neurais convolucionais (CNN) para processar imagens, permitindo que a AI ajuste o tamanho e a disposição das roupas conforme a figura do usuário. O algoritmo também tem a autonomia para percorrer a internet e encontrar as melhores ofertas. Isso é feito por meio da análise de datasets que incluem uma vasta gama de informações sobre estilos e preferências de compra.
Resultados e impacto
As métricas de desempenho do sistema incluem uma taxa de precisão superior a 85% na correspondência de roupas, conforme demonstrado em vários benchmarks. User feedback indica um aumento de 30% na satisfação do consumidor, com um engajamento mais profundo na plataforma de compras.
“O agente de compras virtual representa a próxima evolução nas experiências de compra online.”
(“This is basically the next evolution of shopping experiences.”)— Angelo Zino, Analista, CFRA Research
A Google não divulga se participa das receitas das transações, mas a tecnologia está mudando o paradigma do shopping online para incorporar agentes autônomos que tomam decisões em nome dos consumidores.
A confiança em agentes automatizados levanta questões éticas e de segurança, que ainda precisam de um enquadramento legal adequado. O futuro da e-commerce dependerá de como os consumidores reagirão à adoção crescente dessas tecnologias.
Esse desenvolvimento promete influenciar a interação de marcas com consumidores, bem como criar novos modelos de negócios em um mercado cada vez mais digital.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
