Amazon está implementando inteligencia artificial (IA) de diversas formas para ayudar a garantizar un ajuste adecuado y la satisfacción del cliente en su experiencia de moda digital.
En una publicación de blog corporativo, Apoorv Chaudhri, director de visión por computadora y aprendizaje automático en Amazon Fashion, destacó algunas características recientes habilitadas por IA que el gigante del comercio electrónico ha implementado para ayudar a los compradores y vendedores de moda.
Recomendaciones de tamaño impulsadas por IA personalizadas para cada cliente
Amazon utiliza modelos de IA y aprendizaje automático (ML) para recomendar un tamaño que sea perfecto para ti en la página de detalles de cada producto. El minorista desarrolló un algoritmo basado en aprendizaje profundo para ayudar a cada cliente a encontrar su tamaño ideal en cualquier estilo.
El algoritmo considera las relaciones de tamaño entre las marcas y sus sistemas de tallas, las reseñas y otros detalles de un producto, y las preferencias de ajuste de un cliente. Luego, la función recomienda en tiempo real el tamaño que mejor se ajuste a un cliente.
El algoritmo agrupa de forma anónima a los clientes con tamaños y preferencias de ajuste similares, y a los productos con un ajuste similar. A partir de ahí, el algoritmo aprende de millones de detalles de productos, como estilo, tabla de tallas y reseñas de clientes, y miles de millones de compras de clientes anonimizados. También tiene en cuenta los tamaños comprados y conservados por clientes similares para el mismo producto o para productos de ajuste similar.
Amazon afirma que construyó el algoritmo para que aprenda continuamente y se adapte a los cambios en las necesidades de tamaño de los clientes. Por ejemplo, si un cliente compró pantalones para niños en un determinado tamaño, el algoritmo considerará que es posible que necesiten un tamaño más grande en los próximos meses.
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Además, las recomendaciones basadas en IA de Amazon extraen datos de productos como estilo, color, precio, tamaño, tasa de devolución y reseñas de clientes en su catálogo de productos para recomendar otros estilos seleccionados individualmente mientras el cliente compra.
Los aspectos destacados de las reseñas de ajuste ofrecen comentarios relevantes de los clientes
Otra característica diseñada para ayudar a los compradores de moda a encontrar el ajuste adecuado son los aspectos destacados de las reseñas de ajuste generadas por IA. Amazon crea un aspecto destacado de la reseña para cada cliente basado en su tamaño recomendado utilizando temas comunes en las reseñas.
La característica le indica al cliente si debe elegir una talla más grande o más pequeña en un estilo en particular según las reseñas de clientes que han comprado el artículo en la misma talla. Amazon aplica herramientas de IA como modelos de lenguaje grandes (LLMs) para extraer detalles de las reseñas de los clientes, como la precisión del tamaño, el ajuste de la prenda en áreas específicas del cuerpo y la elasticidad de la tela.
El minorista luego utiliza la IA para resumir estos detalles en un aspecto destacado de la reseña. El aspecto destacado guía a cada cliente hacia la información más relevante, con el objetivo de permitirles evitar tener que leer manualmente cientos de reseñas para cada artículo.
Aplicación de datos de ajuste basados en IA a las tablas de tallas
Aprovechando los LLM, Amazon extrae y limpia automáticamente los datos de las tablas de tallas de productos de múltiples fuentes. El minorista utiliza esos datos para crear tallas estandarizadas, eliminar información duplicada y corregir automáticamente las medidas faltantes o incorrectas, con el objetivo de crear una tabla de tallas más precisa y consistente.
En lugar de mostrar una tabla completa de medidas en formato de tabla, Amazon está experimentando con nuevas formas de mostrar los detalles de tamaño y medidas más relevantes para cada cliente, como agrupar las medidas para su talla recomendada.
Herramienta de información de ajuste respaldada por IA para moda
La herramienta de información de ajuste utiliza un modelo LLM para extraer y agregar comentarios de los clientes sobre el ajuste, el estilo y la tela para marcas y vendedores de moda. Contextualiza las devoluciones y los análisis de las tablas de tallas con las reseñas de los clientes, utilizando el aprendizaje automático para ayudar a identificar defectos en las tablas de tallas.
Aprovechando estos datos, las marcas de moda pueden tratar de comprender mejor los problemas de ajuste de los clientes, mejorar cómo comunican las tallas a los clientes e incorporar los comentarios en futuros diseños y fabricación.
«Nuestra visión es hacer que Amazon Fashion sea para todos», dijo Chaudri en la publicación del blog. «Es por eso que seguiremos trayendo una selección nueva y emocionante a nuestras tiendas y por qué estamos innovando continuamente la experiencia de compra para satisfacer las necesidades de cada cliente, independientemente de su tamaño, presupuesto o preferencia de estilo».
