Mastercard lança Shopping Muse, a próxima geração de assistente pessoal de compras

30 de novembro de 2023 | Lisboa
  • A solução baseia-se nos recursos da Dynamic Yield, a ferramenta baseada em IA generativa, que possibilita uma experiência de compras personalizada

A Mastercard anunciou hoje a Shopping Muse, uma ferramenta avançada de IA generativa que vai revolucionar a forma como os consumidores procuram e descobrem produtos no catálogo digital dos comerciantes.

A Shopping Muse recria a experiência humana na loja e traduz a linguagem dos consumidores convertendo-a em recomendações personalizadas e abrangentes de produtos, incluindo sugestões para coordenar produtos e acessórios. Os consumidores podem usar a Shopping Muse para explorar, com facilidade, as últimas tendências, looks da moda, dress codes, incluindo termos menos convencionais, como “cottagecore” ou “beach formal”. As recomendações da Shopping Muse baseiam-se no perfil, intenção e afinidade específicos de cada consumidor, além do contexto da conversa ao longo do tempo, de modo a corresponder totalmente ao que os consumidores pretendem, mesmo em consultas mais excêntricas. A solução recorre aos vastos recursos de personalização da Dynamic Yield – incluindo insights contextuais e comportamentais - e produz recomendações baseadas nas palavras-chave dos comerciantes, dicas visuais ou na própria identificação do consumidor com o respetivo produto (https://dynamicyield.wistia.com/medias/eohvu9xcwr).

“Soluções como a Shopping Muse são um passo natural na revolução do comércio e são fundamentais para voltar a colocar os consumidores no centro da jornada de compra”, explica Raj Seshadri, Presidente de Data & Services da Mastercard. “E na Mastercard estamos a aplicar a tecnologia e o machine learning para oferecer as melhores soluções para as marcas e para os consumidores.”

Além de ajudar a pesquisar por frase, a Shopping Muse pode reduzir a frustração dos compradores ao ajudá-los a encontrar o produto que desejam, mesmo quando não sabem descrevê-lo com as palavras mais adequadas. Os comerciantes, por outro lado, podem usar ferramentas avançadas integradas de reconhecimento de imagem para recomendar produtos relevantes com base em semelhanças visuais com outros, mesmo que não tenham as etiquetas técnicas corretas. A ferramenta considera, ainda, a afinidade do comprador relativamente a determinado item, com base no histórico de navegação da sessão ou de compras anteriores, de modo a estimar com maior precisão a intenção de uma compra futura. Este conhecimento, juntamente com a análise abrangente do comportamento coletivo, permite que os comerciantes sugiram itens complementares e não redundantes.

“A personalização permite criar as experiências de compra que as pessoas desejam individualmente. A IA vem impulsionar esta inovação e permitir criar compras online imersivas e personalizadas”, disse Ori Bauer, CEO da Dynamic Yield da Mastercard. “Com a Shopping Muse estamos a aproveitar o poder da IA generativa para dar resposta aos padrões dos consumidores e a tornar as compras ainda mais inteligentes e integradas.”

Nesta era de tendências em rápida evolução e algoritmos de aprendizagem profunda, os comerciantes devem adaptar-se às novas exigências e expectativas dos consumidores para irem além das tendências de curto prazo. A adoção da tecnologia é crucial para essa agilidade – sobretudo tendo em consideração que mais de um em cada quatro comerciantes nos Estados Unidos utiliza atualmente soluções de IA generativa, e outros treze por cento planeiam adotá-las no próximo ano .

A Mastercard adquiriu a Dynamic Yield - 6 vezes líder no Gartner® Magic Quadrant™ para ferramentas de personalização -, em 2022, para reforçar o seu portfolio de serviços de engagement e fidelização dos consumidores. O objetivo é ajudar as marcas a oferecer experiências mais personalizadas em todos os canais. Todos os produtos e serviços da Mastercard incorporam as melhores práticas ao nível da proteção da privacidade, assentam numa abordagem completa de Privacidade by Design e na aplicação de princípios e padrões de IA eficazes e responsáveis.

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