Estratégia

Uma visão técnica sobre o conversational commerce

Afonso Praça
Afonso Praça December 9, 2021
Uma visão técnica sobre o conversational commerce

Os seres humanos sempre valorizaram o ato de conversar. Isto é o que nos torna únicos, nossa capacidade de sermos sociais. E o comércio sempre foi, em sua essência, pautado em conversas.

No início, o comércio digital trouxe uma abordagem mais transacional. Mais recentemente, porém, a tecnologia evoluiu e surgiram melhores experiências de descoberta, como o live shopping, modelos 3D, realidade aumentada e integrações de omnichannel. Agora, chegou o momento de as conversas aproveitarem o melhor dos três mundos: descoberta, interação e transação. É a vez do verdadeiro conversational commerce.

Ideal para operações omnichannel

A tendência do conversational commerce tem um impacto imenso nas operações de omnichannel, em que existe uma enorme oportunidade de usar o tempo livre dos vendedores das lojas físicas para atender às solicitações dos canais digitais. Ao mesmo tempo em que os compradores online adquirem uma experiência pessoal e personalizada, os vendedores podem consultar em tempo real as interações online passadas e utilizá-las para fazer novas recomendações de produtos. De modo geral, isto permite oferecer uma experiência de compra aprimorada.

É evidente que o conversational commerce não se limita aos vendedores locais, visto que utiliza todo o potencial de automação e inteligência artificial (IA) para alavancar. Os bots controlados por computador estão se tornando mais humanos, a ponto de o consumidor não conseguir detectar a diferença e interagir tanto com o agente humano quanto com o bot de uma maneira bem semelhante.

Utilizar o conversational commerce é uma estratégia muito poderosa, tanto com chatbots quanto com agentes humanos, mas só é possível se sua loja online tiver sido desenvolvida sobre uma base sólida. Ou seja, sobre uma arquitetura composable, API-first e totalmente omnichannel. Com uma plataforma de comércio escalável e baseada em API, esse poderá ser um novo canal de vendas, e um canal cada vez mais relevante.

Além disso, os chatbots podem ser integrados em sistemas analíticos para registrar e obter informações sobre as preferências dos clientes, além de usar os dados obtidos em futuras comunicações e campanhas. Em um cenário híbrido, os vendedores tendem a ser uma segunda camada de comunicação e atendimento ao cliente, que é acionada pelo bot quando a sessão do comprador precisa ser escalada.

Visão técnica da oferta de conversational commerce da VTEX

Uma solução de conversational commerce é dividida em três partes principais e a oferta da VTEX não é diferente. Vamos analisar cada uma delas a seguir.

Modelos de processamento de linguagem natural (PLN)

Há alguns chatbots simples que oferecem opções bem definidas e permitem que os compradores naveguem diretamente neles. As mais sofisticadas, porém, dependem do processamento de linguagem natural (PLN) para identificar intenções no texto. Ao criar um chatbot, você deve analisar cuidadosamente as estratégias de PLN. Os modelos devem ser criados/personalizados e, o mais importante, treinados para que a generalização seja a melhor possível.

Por exemplo, na VTEX, criamos sobre o Rasa, um projeto de código aberto que fornece processamento de linguagem natural para transformar mensagens de usuários em intenções e entidades que os chatbots entendem. Estamos ampliando os modelos para abranger uma aplicação comercial.

Há muitas ferramentas de PLN disponíveis no mercado, desde o IBM Watson até o Google Dialogflow. Quando se considera a possibilidade de criar um chatbot, faz sentido começar a usar uma ferramenta bem estabelecida e desenvolver sobre ela. Isto fará com que você economize esforços e um tempo valioso.

O módulo de canais

Em uma arquitetura de chatbot comercial, existem outros módulos além do PLN. Um muito relevante é o módulo de canais, que é o ponto de contato com os numerosos canais de conversação. Ele atua como um middleware que mapeia as APIs da plataforma de comércio para integrar com as APIs do WhatsApp, Facebook Messenger e outros aplicativos de mensagens.

Este módulo deve ser criado como composable, para que você possa configurar a parte que se conecta com as APIs de comércio e depois adicionar as conexões dos canais progressivamente.

APIs de comércio

O terceiro módulo a ser considerado é a conexão entre a camada de conversação e as APIs de comércio. Na VTEX, as principais APIs utilizadas na camada de comércio são:

  • Intelligent Search. A busca de produtos é essencial, especialmente na fase de descoberta na jornada de compra dos clientes. As funcionalidades de conversação da VTEX aproveitam nosso mecanismo de busca baseado em IA, o VTEX Intelligent Search, incluindo todas as regras de negócio e de marketing configuradas.
  • Catalog. Quando as informações de um produto são necessárias, como dimensões e diferentes sellers, é a Catalog API que fornece essas informações.
  • Checkout. A Checkout API é utilizada para obter as condições comerciais do produto ou do carrinho de compras no contexto específico de uma sessão de conversational commerce. Essa API fornece todas as informações necessárias para que um comprador tome uma decisão de compra, como: SLAs de entrega, opções de pagamento e parcelas, retirada na loja, e muitas outras. Ela também é utilizada para criar o carrinho de compras e fazer o pedido, possibilitando, basicamente, o ato de comprar online.

Boas práticas de arquitetura para a implementação de um chatbot de comércio

Confira alguns conselhos se você tem a intenção de implementar uma plataforma ou uma solução de conversational commerce:

  • Como o serviço de conversational commerce pode receber um grande número de mensagens em simultâneo, é importante usar um sistema de fila de espera, que processe as mensagens de forma assíncrona e evite a sobrecarga do servidor;
  • Um único usuário pode enviar diversas mensagens, então o serviço deve se preocupar com a sequência das mensagens, já que a ordem dessas mensagens muda o significado da conversa;
  • Depois que o chatbot estiver em produção, se você puder, armazene as conversas estabelecidas entre os consumidores e o bot a fim de melhorar o motor de processamento de PLN com dados reais. Este ciclo de feedback é muito valioso, mas é importante considerar que a conversa tem informações sensíveis e privadas e que as empresas devem seguir todas as regras legais se for armazenar dados.
  • Os aspectos mais importantes são a segurança e a privacidade, que devem ser levados a sério, especialmente no que diz respeito às informações pessoalmente identificáveis (PII).

Fatores a considerar

Os comerciantes de hoje não devem subestimar a tendência conversacional. Na verdade, é preciso que eles busquem soluções para oferecer esse novo canal a seus clientes. Afinal, trata-se de um novo canal de vendas, que será bem utilizado com o marketplace, as lojas online, os aplicativos móveis, as integrações com redes sociais, as televendas assistidas, entre outros.

O ativo mais importante para a implementação bem-sucedida do conversational commerce é uma plataforma de comércio que seja escalável o suficiente para suportar a nova demanda recebida pelo novo canal de vendas. Deve ser uma plataforma de comércio baseada em APIs, para que você possa utilizar as funcionalidades de comércio diretamente a partir da integração do chatbot.

Se sua plataforma de comércio oferece funcionalidades prontas para o conversational commerce, ela pode ser um acelerador, o que significa que você pode evitar distrações e focar nas vendas, em vez de aperfeiçoar seu stack tecnológico. Se você tem um negócio muito singular, com exigências específicas de funcionalidades de PLN, pode até fazer sentido treinar seu próprio modelo.

Com esse objetivo, a VTEX adquiriu a Suiteshare e agora oferece sua solução de conversational commerce como parte de seu portfólio. Como plataforma de comércio composable, a VTEX tem a abertura para fazer integrações com diversos fornecedores do mercado. Se você acredita que nossa solução atende as suas necessidades de negócio, entre em contato conosco.

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