Construa o seu primeiro chatbot de IA para comércio eletrónico em 2024

Construa o seu primeiro chatbot de IA para comércio eletrónico em 2024

May 6, 2024
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Author: Nick Ning

Índice

1. Introdução

2. Construção de um Sistema de Recomendação de Produtos de E-commerce

- 2.1 Compreensão do Conceito

- 2.2 Exemplo: Empresa de Bolsas

- 2.3 Relevância Potenciada por IA

- 2.4 Reconhecimento de Características do Produto

- 2.5 Compreensão de Cores

3. Configurando o Sistema

- 3.1 Requisitos: Air Table e Voice Flow

- 3.2 Acessando a Base de Dados do Air Table

- 3.3 Configurando o Prompt do Sistema

- 3.4 Enviando a Fórmula para o Air Table

- 3.5 Código JavaScript para Atribuição de Variáveis

- 3.6 Lidando com Saídas de Produtos

4. Melhorando a Experiência do Usuário

- 4.1 Personalizando a Mensagem de Resposta

- 4.2 Exibindo Recomendações de Produtos

- 4.3 Lidando com Nenhum Produto Encontrado

5. Conclusão

6. Prós e Contras

7. Destaques

8. Perguntas Frequentes

Construção de um Sistema de Recomendação de Produtos de E-commerce

🔹 Introdução

Neste artigo, exploraremos o processo de construção de um sistema de recomendação de produtos de e-commerce. Vamos mergulhar no conceito, entender como a IA potencia a relevância e aprender a reconhecer características e cores do produto. No final, você terá um sistema poderoso que permite aos clientes encontrar o produto exato que precisam sem esforço.

🔹 2. Construção de um Sistema de Recomendação de Produtos de E-commerce

2.1 Compreensão do Conceito

Os sistemas de recomendação de produtos de e-commerce são projetados para ajudar os clientes a encontrar produtos relevantes com base em suas consultas. Esses sistemas utilizam algoritmos de IA para analisar a entrada do cliente e combiná-la com os produtos mais adequados. Ao entender o conceito, você pode criar um sistema que melhora a experiência de compra para seus clientes.

2.2 Exemplo: Empresa de Bolsas

Vamos considerar uma empresa de bolsas como exemplo. Imagine que um cliente queira uma bolsa para levar à praia. Com o sistema de recomendação de produtos de e-commerce, eles podem simplesmente inserir sua consulta e o sistema encontrará bolsas perfeitas para a praia. A IA determina a relevância das bolsas sem regras codificadas.

2.3 Relevância Potenciada por IA

O poder do sistema reside em suas capacidades de IA. Ele pode reconhecer o contexto de uma consulta e combiná-lo com os produtos relevantes. Por exemplo, se um cliente pedir uma bolsa que fique em sua garrafa, o sistema pode identificar uma bolsa mensageiro como uma opção adequada. Essa relevância potenciada por IA garante que os clientes encontrem o produto exato que precisam rapidamente.

2.4 Reconhecimento de Características do Produto

O sistema de recomendação de produtos de e-commerce também pode entender características específicas do produto. Por exemplo, se um cliente solicitar uma bolsa de alça vermelha, o sistema pode compreender a preferência de cor e fornecer o produto desejado. Esse nível de compreensão melhora a experiência do usuário e aumenta a satisfação do cliente.

2.5 Compreensão de Cores

Além de reconhecer características do produto, o sistema também pode entender cores. Ao incorporar o reconhecimento de cores, os clientes podem especificar facilmente suas preferências e receber produtos que correspondam à cor desejada. Essa funcionalidade adiciona outra camada de personalização ao sistema de recomendação.

🔹 3. Configurando o Sistema

3.1 Requisitos: Air Table e Voice Flow

Para construir o sistema de recomendação de produtos de e-commerce, você precisará de acesso ao Air Table e ao Voice Flow. Essas ferramentas permitirão que você crie e gerencie o banco de dados de produtos e projete o fluxo de conversação do sistema.

3.2 Acessando a Base de Dados do Air Table

Para acessar o banco de dados do Air Table, você precisará gerar um token de acesso pessoal. Esse token permite que você se conecte ao banco de dados e recupere as informações do produto. Depois de ter o token, você pode criar uma tabela com todos os produtos que deseja incluir no sistema de recomendação.

3.3 Configurando o Prompt do Sistema

O prompt do sistema desempenha um papel crucial na conversão das consultas do usuário em recomendações de produtos relevantes. Ao configurar declarações condicionais e exemplos, você pode garantir que o sistema entenda a intenção do usuário e recupere os produtos apropriados. A configuração cuidadosa do prompt do sistema é essencial para resultados precisos.

3.4 Enviando a Fórmula para o Air Table

Para recuperar os produtos corretos com base nas consultas do usuário, você precisará enviar uma solicitação GET para o Air Table com uma fórmula que corresponda à entrada do usuário. Essa fórmula atua como uma ponte entre a consulta do usuário e o banco de dados de produtos, permitindo que o sistema recupere os produtos relevantes.

3.5 Código JavaScript para Atribuição de Variáveis

Para trabalhar com os dados recuperados do Air Table, você precisará atribuir variáveis a cada elemento das informações do produto. Esse código JavaScript pega os dados e os divide em variáveis gerenciáveis, tornando mais fácil exibir e interagir com as informações dentro do chatbot do Voice Flow.

3.6 Lidando com Saídas de Produtos

Depois que as variáveis são atribuídas, você pode lidar com as saídas de produtos com base no número de produtos encontrados. Se nenhum produto corresponder à consulta, você pode fornecer uma resposta apropriada ao usuário. No entanto, se os produtos forem encontrados, você pode exibi-los de maneira amigável ao usuário, garantindo uma experiência perfeita para o cliente.

🔹 4. Melhorando a Experiência do Usuário

4.1 Personalizando a Mensagem de Resposta

Para fornecer um toque personalizado, você pode personalizar a mensagem de resposta que acompanha as recomendações de produtos. Essa mensagem pode explicar por que os produtos recomendados são relevantes para a consulta do usuário, criando uma experiência mais envolvente e informativa.

4.2 Exibindo Recomendações de Produtos

Ao exibir as recomendações de produtos, é importante considerar o número de produtos encontrados. Se apenas um produto corresponder à consulta, uma exibição de produto única é suficiente. No entanto, se vários produtos forem encontrados, você pode utilizar um recurso de carrossel para exibir os produtos de forma eficaz.

4.3 Lidando com Nenhum Produto Encontrado

Nos casos em que nenhum produto corresponder à consulta do usuário, é crucial lidar com a situação com elegância. Você pode fornecer uma mensagem clara indicando que nenhum produto foi encontrado.

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