Melissa lança assistente virtual com IA generativa para o varejo

A Melissa, uma das marcas mais conhecidas da Grendene, enfrentava desafios em oferecer um atendimento personalizado em escala. Os clientes esperavam interações rápidas e eficientes, além de recomendações precisas sobre produtos. No entanto, o atendimento manual e o suporte nas lojas físicas tinham limitações na velocidade de resposta e na personalização da experiência, especialmente durante os picos de demanda.

A Grendene também queria melhorar a eficiência operacional nos pontos de venda, facilitando a consulta sobre disponibilidade de produtos, personalização e informações detalhadas para os clientes.

A MadeinWeb, em parceria com a AWS, desenvolveu um Assistente Virtual de IA Generativa, capaz de transformar a experiência de compra da Melissa nos pontos de venda. Essa solução aproveita tecnologias avançadas de Inteligência Artificial e a infraestrutura robusta da AWS para fornecer interações personalizadas, rápidas e eficientes aos consumidores.

Os principais componentes da solução incluem:

• Assistente virtual de IA: Desenvolvido pela MadeinWeb, este assistente interage com os clientes por meio de chat, respondendo dúvidas sobre produtos, sugerindo opções com base nas preferências do usuário e fornecendo informações de disponibilidade de estoque em tempo real.

• Integração com sistemas de estoque: O assistente está integrado ao sistema de gerenciamento de estoques da Grendene, garantindo que os clientes e os vendedores possam acessar a disponibilidade de produtos de forma precisa e instantânea.

• Personalização baseada em IA: Utilizando dados de vendas anteriores e o perfil do cliente, o assistente sugere produtos personalizados, proporcionando uma experiência de compra diferenciada e aumentando as oportunidades de cross-sell e up-sell.

A MadeinWeb implementou a solução utilizando os serviços da AWS para garantir a escalabilidade, segurança e eficiência da aplicação:

• Amazon Bedrock: Utilizamos o Bedrock para ter acesso ao modelo de geração de texto Claude3-Sonnet 3.5 e ao Modelo de incorporação Titan Embedding V1. A escolha pelo Claude3 Sonnet 3.5 se dá pela complexidade da tarefa a ser executada por um LLM, que é identificar e extrair informações de uma base de conhecimento de produtos da Melissa a partir do input do usuário.

• Amazon Sagemaker: Utilizamos o Sagemaker para realizar o treinamento do modelo de recomendação. Para isso utilizamos um job de processamento e realizamos o deploy como um container no ECS. O motivo de não fazermos o deploy como um endpoint no Sagemker é relacionado ao custo da solução, que é um dos requisitos da solução implementada.

Trabalhamos em estreita colaboração com a Grendene para criar uma solução sob medida, que combinasse as necessidades do negócio com as expectativas dos consumidores:

1. Projeto e arquitetura da solução: A MadeinWeb desenvolveu a arquitetura da solução baseada na infraestrutura AWS para garantir escalabilidade e performance, mesmo em períodos de alta demanda.

2. Treinamento e personalização do modelo de IA: A equipe da MadeinWeb utilizou o Amazon SageMaker para treinar modelos de IA que pudessem entender as preferências dos consumidores e sugerir produtos de maneira inteligente.

3. Integração com estoque em tempo real: O sistema foi integrado diretamente ao sistema de gerenciamento de estoque da Grendene, proporcionando respostas em tempo real sobre disponibilidade de produtos.

A solução implementada pela MadeinWeb trouxe resultados expressivos para a Grendene e a marca Melissa:

• Aumento nas vendas: O assistente virtual gerou um aumento significativo nas vendas ao oferecer recomendações personalizadas e realizar cross-sell e up-sell de maneira eficaz.

• Experiência do cliente melhorada: A interação ágil e personalizada com o assistente virtual melhorou a satisfação dos clientes, proporcionando um atendimento mais rápido e eficiente.

• Eficiência operacional: A integração com o sistema de estoque em tempo real permitiu que os vendedores e os clientes tivessem acesso instantâneo a informações críticas, otimizando o atendimento nas lojas físicas.

• Escalabilidade e performance: A infraestrutura AWS permitiu que a solução fosse escalada para diferentes pontos de venda sem perder desempenho, garantindo uma experiência de qualidade mesmo durante picos de demanda.

A MadeinWeb, utilizando a potência das tecnologias AWS, desenvolveu uma solução inovadora que transformou a experiência de compra da Melissa, uma marca da Grendene, nos pontos de venda. A aplicação de IA generativa e a integração com sistemas de estoque permitiram à Grendene oferecer um atendimento personalizado e eficiente, impulsionando as vendas e fortalecendo a satisfação dos clientes.