Разработанная платформа заменяет ручной процесс ведения каталога, который в настоящее время насчитывает около 30 000 наименований, и сокращает время регистрации продукции на 84%.
Преимущества
- Обновление каталога выполнено всего за несколько кликов.
- Время регистрации товара сократилось с 13 минут до 2 минут.
- Более подробное описание товара.
- Ожидается рост онлайн-поиска на 10%.
Обзор
A Гимба Gimba — ведущая бразильская компания в сфере розничной торговли и управления цепочками поставок, отвечающая за сети 300 из 500 крупнейших компаний Бразилии, планирующая все поставки, контролирующая стандарты качества и определяющая соглашения об уровне обслуживания (SLA) для пополнения запасов. При поддержке AWS и Flexa Cloud — партнера AWS, использующего генеративный искусственный интеллект (ИИ) — Gimba разработала платформу для автоматизации этапов создания своего каталога продукции, содержащего около 30 000 товаров.
О Гимбе
Компания Gimba, являясь пионером на рынке управления цепочками поставок и дистрибуцией, помогает предприятиям и потребителям приобретать товары первой необходимости для повседневной жизни.
Возможность
Технический директор компании Gimba, Даниэль Арруда, поясняет, что ранее обновление каталога осуществлялось вручную для всех примерно 300 новых товаров, добавляемых ежемесячно.
«Каждый производитель присылает нам данные о своей продукции в разных форматах, и у нас есть несколько партнеров, которые читают и стандартизируют эти данные, создавая описания продукции в нашем каталоге, особенно в онлайн-каталоге», — объясняет он.
Жоао Рикардо Милиоцци Давид, аналитик по маркетингу в компании Gimba, также добавляет, что «существует обеспокоенность по поводу того, как описывается продукт, чтобы продемонстрировать индивидуальность Gimba, уникальным образом проинформировать потребителя об основных характеристиках продукта и одновременно быть более привлекательным для поисковых алгоритмов».
По словам Арруды, до тех пор, пока другие инструменты Генеративный ИИ Когда они появились на рынке, команда, ответственная за обновление каталога, начала экспериментировать.
«Мы использовали их неметодологическим способом для создания текстов, которые затем были проверены и улучшены командой. Этот процесс был ручным. Вопросы не были стандартизированы, как и использование ответов», — говорит он.
Стремясь повысить производительность и улучшить качество описаний товаров, команда Арруды увидела в AWS возможность более эффективно и масштабируемо использовать генеративный искусственный интеллект (ИИ). Более того, AWS позволит сделать следующий шаг, персонализируя ИИ в соответствии с так называемой «личностью» Gimba.
«Мы глубоко уверены в AWS как в стратегическом партнере в нашем первом совместном проекте».
Даниэль Арруда, технический директор Gimba.
Почему AWS?
После презентации проекта компании AWS, Gimba получила приглашение разработать платформу, адаптированную под ее потребности, и перенести решение для каталогизации в облако AWS.
При поддержке Флекса ОблакоПервый прототип, созданный на основе Amazon SageMaker, был разработан для обучения и тонкой настройки модели LLM. Для обучения модели и проверки её способности понимать ожидаемые результаты использовалась выборка из 900 товаров с идеальными описаниями.
«В процессе обучения мы протестировали два или три новых продукта, и результаты оказались впечатляющими», — говорит Арруда.
«С этим первым успехом мы поняли, что движемся в правильном направлении», — говорит Девид Битти, генеральный директор Flexa Cloud.
«После получения доступа к Amazon Bedrock мы начали переход на управляемые сервисы AWS».
Выбранная модель Claude-2 имела основополагающее значение для успеха платформы благодаря большому контекстному окну (до 100 000 токенов), что позволило нам использовать передовые готовые инженерные методы, исключившие необходимость ручного обучения или корректировки модели. В результате мы снизили стоимость решения более чем на 50%.
Весь процесс разработки с использованием AWS основывался на принципе адаптации применения генеративного ИИ к потребностям Gimba, в частности, к потребностям команды регистрации. Мы создали онлайн-платформу с единым, простым в использовании интерфейсом, который автоматизирует использование API Amazon Bedrock и мгновенное создание записей на бэкэнде.
Resultados
Теперь всего несколькими щелчками мыши каталог продукции обновляется в этом интерфейсе, что автоматизирует ряд корректировок, которые ранее выполнялись вручную.
«Платформа уже использует наш стандарт коммуникации и HTML-разметку. Она работает намного быстрее; это несравнимо с тем процессом, который у нас был раньше. Мы сократили время регистрации с 13 минут до 2 минут на один продукт», — объясняет Джулиана де Фрейтас Рибейро, менеджер по регистрации.
С другой стороны, клиенты Gimba также получили доступ к более полному и информативному описанию, что устранило вопросы о продукте и повысило конверсию продаж.
«Внутри компании мы ожидаем повышения производительности при регистрации пользователей и улучшения позиций в органическом поиске благодаря более эффективному использованию ключевых слов», — говорит Даниэль Арруда, отмечая ожидаемый рост этих поисковых запросов на 10%.
Следующие этапы
В связи с успехом новой платформы для товаров, команда регистрации планирует перенести все товары, уже представленные в каталоге, через этот инструмент и обновить существующие описания.
«Таким образом, при работе с новыми продуктами мы освобождаем команду регистрации для других задач, поскольку написание описания занимает больше времени. Это позволяет нам повысить стандарты качества».
Джулиана де Фрейтас Рибейру, менеджер по регистрации
«Мы полностью доверяем AWS как стратегическому партнеру в нашем первом совместном проекте».
Даниэль Арруда, технический директор Gimba.
