Motores de Recomendación y Búsqueda Visual

Comprender el comportamiento del consumidor nunca ha sido más crítico para los minoristas. Para impulsar el crecimiento, se están utilizando recomendaciones inteligentes y entornos de realidad aumentada (AR) para crear experiencias personalizadas. Para mejorar los ingresos, los minoristas en línea están utilizando algoritmos de machine learning (ML) y deep learning (DL) impulsados por GPU para motores de recomendación más rápidos y precisos. Y, la IA ahora es clave para la tendencia creciente de comprar en línea y recoger en la tienda (BOPIS).

Sistemas de Recomendación

En algunas de las plataformas comerciales más grandes, las recomendaciones representan hasta el 30% de los ingresos, lo que puede traducirse en miles de millones de dólares en ventas. Es por eso que los minoristas están utilizando sistemas de recomendación para impulsar cada acción que realizan los compradores, desde visitar una página web hasta usar las redes sociales para comprar. También mejoran la conversión al ofrecer productos de consumo relevantes a partir del número exponencial de opciones disponibles.

NVIDIA Merlin, un marco de recomendación de principio a fin en GPU, proporciona ingeniería de características rápidas y un alto rendimiento de capacitación para permitir una rápida experimentación y reentrenamiento de producción de modelos de recomendación DL. Merlin también permite inferencia de producción de baja latencia y alto rendimiento.

Recomendaciones Personalizadas

Para involucrar a los consumidores, los minoristas deben cumplir con la expectativa de una personalización personalizada. Olay Skin Advisor, una herramienta de IA acelerada por GPU que funciona en cualquier dispositivo móvil, evalúa una selfie proporcionada por el usuario y recomienda un régimen de Olay para mejorar las áreas problemáticas. Después de cuatro semanas, el 94% de los usuarios de Skin Advisor continuaron aplicando los productos recomendados.

Stitch Fix, una empresa de comercio electrónico de moda, está logrando un equilibrio perfecto entre la toma de decisiones impulsada por la inteligencia artificial y el juicio humano. Mediante el uso de algoritmos para comprender las preferencias del cliente, Stitch Fix creó un servicio de moda que combina el arte del estilo personal con el análisis de datos, todo impulsado por DL acelerado por GPU.

Filtrado de Producto

Los minoristas están aprovechando la próxima generación de visión por computadora para el reconocimiento sofisticado de atributos de imagen para generar automáticamente metaetiquetado y catalogación integrales. El acceso a información completa sobre productos y servicios ayuda a identificar imágenes, lo que resulta en un exitoso sistema de recomendación personalizado.

Dado que la moda cambia rápidamente, el socio de NVIDIA, Omnious, ofrece una API de etiquetado IA que ayuda a los clientes B2B a mantenerse a la vanguardia de la moda. Ominous Tagger, la solución de etiquetado automatizado con más del 95% de precisión, es 100 veces más rápido que el etiquetado manual y aumenta la eficiencia de búsqueda en 4 veces. Omnious también ofrece un informe de tendencias que analiza las imágenes de influencia de la moda en las redes sociales.

Prueba Virtual

El costo de la mercancía devuelta en 2019 en los EE. UU. fue de $309B. Las devoluciones en línea representaron $41B de ese total. Para reducir la cantidad de devoluciones y proporcionar una experiencia de compra más mejorada, los minoristas ahora pueden sugerir artículos a los clientes que están prácticamente garantizados.

Cappasity permite a los clientes experimentar un ajuste virtual para ver cómo se ven las prendas, antes de comprarlas, utilizando su solución 3D Virtual Try-On. Impulsados por las GPU NVIDIA, con CUDA para aumentar la velocidad de los cálculos, los algoritmos de Cappasity procesan datos en la nube para detectar mediciones corporales, mientras que las redes neuronales realizan la segmentación del contorno humano.

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