La piattaforma sviluppata sostituisce il processo manuale di gestione del catalogo, che attualmente conta circa 30.000 articoli, e riduce i tempi di registrazione dei prodotti dell'84%.
Vantaggi
- Aggiornamento del catalogo completato in pochi clic.
- Il tempo di registrazione dell'articolo è stato ridotto da 13 minuti a 2 minuti.
- Descrizione più dettagliata dell'articolo.
- Si prevede una crescita del 10% nelle ricerche online.
panoramica
A Gimba Gimba è un'azienda leader brasiliana nel settore della vendita al dettaglio e della gestione della catena di approvvigionamento, responsabile delle reti di 300 delle 500 aziende più grandi del Brasile, della pianificazione di tutte le consegne, degli standard di qualità e della definizione degli SLA per il rifornimento. Con il supporto di AWS e Flexa Cloud, partner AWS che utilizza l'Intelligenza Artificiale Generativa (IA), Gimba ha sviluppato una piattaforma per automatizzare le fasi di creazione del proprio catalogo prodotti, che contiene circa 30.000 articoli.
Informazioni su Gimba
Azienda pioniera nel mercato della gestione della catena di approvvigionamento e della distribuzione, Gimba aiuta imprese e consumatori a procurarsi i prodotti essenziali per la loro vita quotidiana.
Opportunità
Daniel Arruda, CTO (Chief Technology Officer) di Gimba, spiega che in precedenza gli aggiornamenti del catalogo venivano effettuati manualmente per tutti i circa 300 nuovi prodotti aggiunti mensilmente.
"Ogni produttore ci invia i dati dei propri prodotti in formati diversi e noi collaboriamo con diversi professionisti che leggono e standardizzano questi dati, creando le descrizioni dei prodotti nel nostro catalogo, soprattutto in quello online", spiega.
João Ricardo Miliozzi David, analista di marketing presso Gimba, aggiunge inoltre che "c'è una particolare attenzione al modo in cui il prodotto viene descritto per dimostrare la personalità di Gimba, informare il consumatore sulle caratteristiche principali del prodotto in modo unico e risultare al contempo più attraente per gli algoritmi di ricerca".
Secondo Arruda, finché altri strumenti di IA generativa Una volta immessi sul mercato, il team incaricato dell'aggiornamento del catalogo ha iniziato a sperimentare.
«Li abbiamo utilizzati in modo non metodologico per produrre alcuni testi, che sono stati poi rivisti e migliorati dal team. Questo processo è stato manuale. Le domande non erano standardizzate, né lo era l'utilizzo delle risposte», afferma.
Con l'obiettivo di aumentare la produttività e migliorare la qualità delle descrizioni dei prodotti, il team di Arruda ha visto in AWS un'opportunità per utilizzare l'Intelligenza Artificiale Generativa (IA) in modo più efficiente e scalabile. Inoltre, AWS avrebbe potuto fare un ulteriore passo avanti, personalizzando l'IA in base alla cosiddetta "personalità" di Gimba.
"Abbiamo piena fiducia in AWS come partner strategico per il nostro primo progetto congiunto."
Daniel Arruda, CTO di Gimba
Perché AWS?
Dopo aver presentato il progetto ad AWS, Gimba è stata invitata a sviluppare una piattaforma su misura per le sue esigenze e a portare la soluzione di catalogo sul cloud AWS.
Con il supporto di Flexa NuvolaIl primo prototipo, basato su Amazon SageMaker, è stato creato per addestrare e perfezionare il modello LLM. Un campione di 900 prodotti con descrizioni ideali è stato utilizzato per addestrare il modello in modo che comprendesse le aspettative.
"Durante il processo di apprendimento abbiamo testato due o tre nuovi prodotti e i risultati sono stati notevoli", afferma Arruda.
"Con questo primo successo sapevamo di essere sulla strada giusta", afferma Deivid Bitti, CEO di Flexa Cloud.
"Una volta ottenuto l'accesso ad Amazon Bedrock, abbiamo avviato la transizione ai servizi gestiti di AWS."
Il modello scelto, Claude-2, è stato fondamentale per il successo della piattaforma grazie alla sua ampia finestra di contesto (fino a 100.000 token), che ci ha permesso di utilizzare tecniche di ingegneria avanzate e pronte all'uso, eliminando la necessità di addestrare o regolare manualmente il modello. Di conseguenza, abbiamo ridotto il costo della soluzione di oltre il 50%.
L'intero processo di sviluppo con AWS si è basato sul principio di personalizzare l'utilizzo dell'IA generativa per soddisfare le esigenze di Gimba, in particolare quelle del team di registrazione. Abbiamo creato una piattaforma online con un'unica interfaccia intuitiva che automatizza l'applicazione delle API di Amazon Bedrock e la creazione immediata nel back-end.
risultati
Ora, con pochi clic, il catalogo prodotti viene aggiornato all'interno di questa interfaccia, automatizzando una serie di modifiche che prima venivano eseguite manualmente.
“La piattaforma utilizza già il nostro standard di comunicazione e il markup HTML. È molto più veloce; non c'è paragone con il processo che avevamo prima. Abbiamo ridotto i tempi di registrazione da 13 minuti a 2 minuti per prodotto”, spiega Juliana de Freitas Ribeiro, responsabile delle registrazioni.
D'altro canto, i clienti di Gimba hanno anche ottenuto l'accesso a una descrizione più completa e informativa, eliminando dubbi sul prodotto e aumentando il tasso di conversione delle vendite.
"Internamente, prevediamo una maggiore produttività nella generazione di registrazioni e un miglior posizionamento nelle ricerche organiche grazie a un utilizzo più efficace delle parole chiave", rivela Daniel Arruda, citando una crescita prevista del 10% in queste ricerche.
Prossime fasi
Visto il successo della nuova piattaforma di prodotto, il team di registrazione prevede di trasferire tutti i prodotti attualmente presenti nel catalogo attraverso questo strumento e di rinnovare le inserzioni esistenti.
"Adottando questa procedura con i nuovi prodotti, liberiamo il team di registrazione per altre attività, poiché la descrizione richiede più tempo. In questo modo, riusciamo ad elevare gli standard qualitativi."
Juliana de Freitas Ribeiro, responsabile della registrazione
"Abbiamo grande fiducia in AWS come partner strategico per il nostro primo progetto congiunto."
Daniel Arruda, CTO di Gimba
