Nesta série de entrevistas, falo com especialistas em comércio eletrónico, profissionais do setor e líderes de opinião com conhecimentos aprofundados e experiência nas tendências das compras online. Como parte desta série, tive o prazer de entrevistar Eli Finkelshteyn.
Eli Finkelshteyn
Eli é cofundador e CEO da Constructor, uma plataforma de pesquisa e descoberta de produtos baseada em inteligência artificial (AI) para empresas de comércio eletrónico. Retalhistas de todo o mundo — incluindo a Sephora, a American Eagle, a Petco, a Birkenstock e a Target Australia — utilizam a Constructor para proporcionar experiências altamente personalizadas (nos resultados de pesquisa, nas recomendações de produtos e muito mais) que também são vantajosas para o negócio, alinhadas com os seus principais indicadores de desempenho (KPIs).
Pode falar-nos um pouco sobre o seu percurso e sobre como foi crescer?
Nasci na Ucrânia. A minha família imigrou para aqui quando eu era criança e cresci no Tennessee.
Sempre me interessei por ciência de dados e engenharia e, enquanto crescia, ensinei a mim próprio a montar e reparar computadores e, mais tarde, a programar. Trabalhei na Walgreens durante o ensino secundário e, nas pausas, ia lendo — pouco a pouco — um livro grande sobre engenharia informática. Claro que todo esse conhecimento está agora obsoleto. Ainda assim, na altura, despertou o meu interesse pela área, ajudou-me a começar e acabou por me levar a apaixonar-me pela ciência de dados e pela resolução de problemas com uma forte dependência da estatística.
Também me interessava muito por línguas — uma paixão que me acompanha até hoje. Enquanto crescia, falava russo em casa e inglês na escola, tendo também a oportunidade de estudar algum hebraico e aramaico. Mais tarde, no ensino secundário e na universidade, interessei-me especialmente por línguas mais antigas. É fascinante ler textos escritos por pessoas há milhares de anos. Essas pessoas eram muito diferentes de nós, mas a ideia de ainda conseguirmos compreendê-las — e de continuarmos a achar piadas que contavam há milhares de anos engraçadas — pareceu-me realmente incrível. Mais tarde, aprendi algum espanhol, croata e vietnamita, interessando-me pelo som e pela estrutura de diferentes línguas.
Ambos estes interesses — a ciência de dados e as línguas — estão relacionados com aquilo que faço atualmente. Para criar experiências de descoberta de produtos realmente boas, é necessário compreender pessoas muito diferentes de nós: a sua forma de falar, os seus gostos, as suas necessidades e as suas intenções. E é preciso compreendê-las a uma escala enorme, vista de uma perspetiva abrangente, que exige uma forte dependência da estatística, porque estamos a falar de milhares de milhões de consultas por semana. Acredito que, quanto melhor conseguirmos fazer isso, melhor será a experiência que poderemos criar para os nossos clientes e para os clientes deles.
O que o levou a seguir este percurso profissional específico?
Nem sempre soube que iria ajudar as marcas a ligar os compradores aos produtos de que gostam. Mas esta área adequa-se muito bem a mim; gosto mesmo de trabalhar neste setor.
Quanto à forma como cheguei até aqui — acabei por fazer um mestrado em linguística computacional e desenvolvi a minha tese sobre análise de sentimentos dos falantes em línguas antigas. Depois disso, procurava algo que combinasse todos os meus interesses. Ou seja, gostava muito da componente de aprendizagem automática da ciência de dados e grande parte do meu interesse pelas línguas estava enraizado na psicologia de como as palavras podem afetar as pessoas. Por isso, abordar questões relacionadas com a pesquisa de produtos e a intenção dos utilizadores fazia todo o sentido.
Ainda assim, foram necessárias algumas tentativas e erros para encontrar o caminho certo. Passei algum tempo como engenheiro de dados na Tumblr, quando ainda era uma empresa emergente, a trabalhar num sistema de deteção de spam e phishing, e percebi que não era para mim. Depois, aconteceu algo providencial: uma empresa de fotografia de stock entrou em contacto comigo. Procurava ajuda na área da pesquisa — algo em que, naquela altura, ainda não tinha pensado muito, partindo do princípio de que a Google já tinha resolvido os problemas de pesquisa em todos os setores.
Mas rapidamente percebi que, para ajudar os compradores a encontrar aquilo de que precisam, as empresas de comércio eletrónico enfrentavam um problema diferente que a Google não estava a resolver e que todas estavam a desenvolver as suas próprias soluções sobre motores de pesquisa concebidos apenas para fazer correspondências por palavras-chave (os mesmos motores em que a maioria das empresas ainda hoje se baseia).
Assim, aceitei um emprego como engenheiro de pesquisa na Shutterstock, nos seus primeiros tempos, trabalhando no seu motor de pesquisa e nos seus algoritmos de pesquisa. Vi como até as pequenas alterações que implementávamos tinham impacto nos resultados financeiros. Por exemplo, quando ajudei a criar uma forma de comparar o som das palavras — para ter em conta e corrigir erros ortográficos na pesquisa e nas sugestões automáticas — isso aumentou as taxas de conversão em 9,8% quando a Shutterstock o testou através de um teste A/B.
Saber que podia ter esse tipo de impacto na empresa ao fazer um trabalho que considerava fascinante deu início a uma paixão para toda a vida pela área da descoberta e pesquisa de produtos. A partir desse momento, soube que o setor da descoberta de produtos no comércio eletrónico e a pesquisa eram áreas às quais poderia dedicar a minha carreira. Mais tarde, fundei uma empresa, Constructor, para ajudar os retalhistas a resolverem estes problemas com sucesso.
Pode partilhar a história mais entusiasmante que lhe aconteceu desde que começou na sua empresa?
O momento mais entusiasmante para mim na Constructor foi quando entrámos em funcionamento com o nosso primeiro cliente empresarial: a Jet.com, um mercado online que foi adquirido pelo Walmart e posteriormente encerrado.
Foi um marco enorme para o nosso negócio. Na altura, tínhamos apenas quatro funcionários; eu fazia a maior parte do meu trabalho em cafés e num espaço de coworking gratuito da AWS perto de minha casa. E também ainda não tínhamos a nossa plataforma completa de pesquisa de produtos: apenas a funcionalidade de sugestão automática da Constructor.
Por isso, ter uma grande empresa a apostar em nós foi simultaneamente emocionante e gratificante. A Jet.com estava a competir diretamente com a Amazon e tinha enormes volumes de tráfego — milhares de consultas por segundo — que nós processávamos. Quando concordaram em fazer um teste A/B connosco e conseguimos demonstrar que a nossa sugestão automática tinha um impacto positivo no negócio deles, foi como ganhar o Super Bowl, e foi uma sensação que eu queria repetir tantas vezes quanto possível.
Mesmo no meio de toda a excitação, sabíamos que precisávamos de concluir a construção da nossa plataforma completa para descoberta e pesquisa de produtos. Fizemo-lo alguns anos mais tarde — e, quando os primeiros clientes, como a Sephora e a Bonobos, aderiram, foi outro momento marcante. Também perceberam, através de testes A/B, que o aumento das receitas proporcionado pela nossa plataforma excedia largamente o que nos pagavam, acreditaram na nossa visão e continuam a ser clientes atualmente. Sabíamos que estávamos prontos para o “horário nobre” e o negócio arrancou.
Atualmente, empresas de comércio eletrónico de todo o mundo utilizam a Constructor para proporcionar aos compradores experiências altamente personalizadas em vários canais. Assim, quando alguém pesquisa por “camisas” num site de retalho, por exemplo, não vê simplesmente qualquer camisa (ou páginas e páginas de camisas que não lhe interessam), mas sim aquelas que correspondem às suas preferências: marca favorita, cores, faixa de preço, etc. Ou, se alguém estiver à procura de leite num site de produtos alimentares e tiver tendência para comprar produtos biológicos, apresentaremos primeiro o leite biológico.
Não personalizamos apenas por uma questão de personalização, por isso nem sempre é evidente onde ela acontece, mas os testes A/B falam por si. Os retalhistas também podem otimizar os resultados e as recomendações da nossa plataforma para os seus KPIs, incluindo conversões, lucro bruto, entre outros.
Para proporcionar esta descoberta de produtos e personalização de elevado impacto, a nossa IA baseada no fluxo de cliques tem em conta o histórico e os comportamentos de cada comprador nos canais digitais do retalhista (por exemplo, em que clicou? Que produtos esteve a consultar durante mais tempo? O que adicionou ao carrinho? O que comprou? etc.).
Também aplicamos informações provenientes dos “Questionários” que os retalhistas disponibilizam aos seus compradores e incorporamos dados de outros fluxos de dados dos retalhistas, como informações de programas de fidelização, para obter uma visão completa e acionável de cada comprador e da sua intenção. A nossa plataforma aperfeiçoa continuamente os resultados e as experiências centenas de milhões de vezes por dia, com base nas consultas de pesquisa dos compradores e na forma como estes interagem com os resultados e as recomendações que veem.
Quais são alguns dos projetos mais interessantes ou entusiasmantes em que estão a trabalhar atualmente? Como acha que poderão ajudar as pessoas?
Atualmente, há vários projetos na Constructor que me entusiasmam verdadeiramente, alguns do lado dos compradores e outros do lado do merchandising.
Muitas vezes, os compradores têm necessidades de descoberta de produtos que não são satisfeitas pelas tecnologias tradicionais de pesquisa e navegação. Para encontrarem os artigos que procuram, os compradores precisam de poder interagir de forma mais aprofundada — fazendo mais do que introduzir frases curtas e palavras-chave num motor de pesquisa —, mas estão limitados pela tecnologia existente.
Por isso, um dos nossos produtos mais recentes, os Questionários, responde a essa necessidade. Permite aos retalhistas colocar uma série de perguntas breves aos seus compradores online, tal como faria um funcionário numa loja. O retalhista pode apresentar de imediato e dinamicamente recomendações e guias personalizados com base nas respostas de cada pessoa. Imaginemos, por exemplo, que um comprador procura brinquedos para o sobrinho, mas não faz ideia do que comprar. Depois de responder a algumas perguntas sobre a idade, os passatempos, os interesses, as franquias favoritas do sobrinho, entre outros aspetos, o comprador receberá recomendações altamente personalizadas e únicas, podendo comprar com confiança.
Quanto a outros projetos e ideias: aplicar o ChatGPT e as tecnologias subjacentes (modelos de linguagem de grande dimensão — LLMs — e transformadores) à descoberta de produtos no comércio eletrónico é algo que nos entusiasma bastante, assim como aos nossos parceiros retalhistas. No panorama empresarial atual, nada é mais transformador e debatido do que o ChatGPT. Mas, em vez de aderirmos à moda do ChatGPT apenas porque é “interessante”, consideramos importante utilizar as novas fronteiras da IA de uma forma verdadeiramente útil tanto para os retalhistas como para os compradores.
Com esse objetivo, estou especialmente entusiasmado com o potencial do ChatGPT para introduzir mudanças valiosas na pesquisa online. A forma sucinta como as pessoas interagem atualmente com os motores de pesquisa de comércio eletrónico funciona em alguns casos — mas nem sempre é a melhor forma de pesquisar. Há situações em que os compradores têm uma pergunta mais elaborada ou um pedido mais desenvolvido, como: “Qual é uma boa sobremesa que posso fazer para alguém que gosta de morangos e mirtilos e não pode comer glúten?” Ou: “Vou a um casamento no jardim de um amigo, no sul da Califórnia, em maio. O que devo vestir?”
O ChatGPT consegue compreender e responder a perguntas como estas. Ainda assim, existem limitações: não conhece todos os artigos do catálogo de produtos de um retalhista e também não conhece as preferências de cada comprador nem o seu histórico com a marca. Por isso, vemos uma grande oportunidade para aumentar e integrar o ChatGPT com a plataforma de descoberta de produtos e a tecnologia de personalização da Constructor — para que as respostas recebidas pelos compradores não sejam apenas coerentes, mas também altamente personalizadas e refletoras dos KPIs dos retalhistas. Temos um produto beta pronto nesta área, que vários dos nossos clientes retalhistas estão a integrar e a testar. Pode ver abaixo um vídeo com exemplos da sua utilização.
E depois, como mencionei, no lado do merchandising do comércio eletrónico, também estamos a fazer muitas coisas interessantes e úteis — a dar aos responsáveis pelo merchandising ferramentas que os libertam para trabalhos mais estratégicos. Muitos dos responsáveis pelo merchandising que utilizam a nossa plataforma passavam anteriormente muito tempo em tarefas repetitivas e manuais: pesquisar e especificar sinónimos para termos de pesquisa, corrigir resultados incorretos, criar correções para erros ortográficos, implementar manualmente redirecionamentos de páginas, entre outras.
A IA da Constructor automatiza muitas destas tarefas, para que os responsáveis pelo merchandising possam dedicar tempo a outras áreas. Ouvimos clientes como a Birkenstock dizerem que, com a Constructor, conseguiram reduzir o trabalho manual em 20%. Agora, os responsáveis pelo merchandising têm maior flexibilidade para experimentar novas campanhas e ideias.
Também podem utilizar a nossa plataforma para obter feedback: “Como irá esta alteração afetar as taxas de conversão?” “Quais são as contrapartidas da implementação deste tipo de campanhas?” Estas capacidades não existiam realmente para os responsáveis pelo merchandising. Ainda assim, na minha opinião, são fundamentais para o futuro do comércio eletrónico e para garantir que as empresas estão a criar experiências agradáveis para os seus compradores, que também contribuem para os resultados financeiros.
Quais são três características suas que considera terem contribuído para o seu sucesso?
Honestamente, penso que ainda tenho muito para aprender e que muito do que me trouxe até onde estou se deve à sorte. Gostaria de poder atribuir o mérito a mim próprio, mas penso que a componente de sorte é uma realidade para a maioria dos líderes empresariais. Trabalhamos arduamente, claro — mas existe esse elemento essencial e intangível de estar no lugar certo à hora certa e conhecer as pessoas certas, para ajudar verdadeiramente o negócio a arrancar.
No meu caso, tive muita sorte em conhecer Dan McCormick quando trabalhava na Shutterstock. Na altura, era o diretor de tecnologia e o chefe do meu chefe do meu chefe. O Dan correu um grande risco ao lançar uma start-up comigo; fomos cofundadores da Constructor.
Também tive muita sorte em conhecer pessoas extremamente amáveis e visionárias que estiveram dispostas a confiar em mim nos primeiros tempos da Constructor. Nessa altura, clientes como a Sephora e a Bonobos arriscaram trabalhar connosco enquanto éramos uma start-up em fase inicial, e ficámos muito gratos por isso. Certamente não tinham de o fazer, e é provável que os líderes empresariais dessas empresas tenham posto os seus empregos em risco ao apostarem em nós. Essas pessoas sabem quem são e terão sempre um lugar especial no meu coração. Não teríamos uma empresa sem elas.
A humildade é outra característica que considero importante. Haverá sempre coisas que não sabemos, e é importante sentirmo-nos confortáveis com isso. Não há problema em dizer: “Não sei a resposta, mas vou encontrar alguém que possa ajudar. Vou ler muito e investigar.” É assim que aprendemos e melhoramos.
E, por fim, a curiosidade inata é muitas vezes uma vantagem. Considero interessantes muitas áreas diferentes e penso que isso me ajudou no meu trabalho. Quando precisávamos de descobrir coisas para o negócio que eu não conhecia, isso servia de pretexto para aprender algo novo, o que achei muito estimulante.
Qual era a visão original para o seu negócio de comércio eletrónico? Que problema(s) dos seus clientes estava a tentar resolver?
Como mencionei anteriormente, a minha primeira experiência com a descoberta de produtos foi quando era engenheiro de pesquisa na Shutterstock. Gostava muito do trabalho, mas, ao mesmo tempo, perguntava-me: Será que isto tinha importância? Estaria a trabalhar num “projeto científico” ou em algo que fazia a diferença?
Através de testes A/B, percebi que os nossos esforços tinham realmente impacto, melhorando tanto a experiência do cliente como os resultados financeiros. Por isso, queria provocar esse tipo de mudança em maior escala para muitas mais empresas de comércio eletrónico — ajudando-as a transformar melhor os resultados de pesquisa em receitas.
E queria fazê-lo com uma tecnologia de pesquisa concebida especificamente para o comércio eletrónico. A tecnologia de pesquisa e descoberta de produtos de código aberto que utilizávamos na Shutterstock (e que era utilizada por muitas outras empresas de comércio eletrónico na altura) era limitada — não era específica para o comércio eletrónico nem estava orientada para a otimização das conversões.
Por isso, quando o Dan e eu fundámos a Constructor, queríamos criar uma plataforma de pesquisa e descoberta de produtos para o comércio eletrónico, uma única vez. Queríamos construí-la bem — essencialmente, criar o sistema dos nossos sonhos, que sabíamos que nunca teríamos conseguido desenvolver numa empresa individual de comércio eletrónico, devido ao risco e ao tempo e capital que exigiria. Raciocinámos que, se fizéssemos tudo corretamente e conseguíssemos alcançar os resultados que tínhamos em mente, nenhuma empresa de comércio eletrónico voltaria a precisar de criar este sistema.
Além disso, criar internamente uma plataforma de descoberta de produtos bem-sucedida não é fácil nem viável para a maioria das empresas. As suas próprias equipas têm frequentemente recursos limitados, o que acaba por influenciar muitas decisões. Na Shutterstock, quando desenvolvíamos projetos de pesquisa e descoberta, tínhamos muito orgulho nos nossos resultados — mas, quando nos comparávamos com a Amazon, que dispõe de muito mais recursos, era como se tivéssemos inventado a aritmética quando eles já faziam cálculo.
Por isso, com a Constructor, também queríamos democratizar a pesquisa e a descoberta de produtos e “nivelar as condições” — porque mais concorrência e melhores experiências para os clientes são benéficas tanto para os retalhistas como para os compradores.
Como vê a evolução do setor do comércio eletrónico nos próximos anos?
A forma como as pessoas pesquisam produtos online — recorrendo a palavras-chave, sem poderem usar frases completas para explicar as suas necessidades, esperando pelo melhor — e a forma como os descobrem não mudaram muito em mais de 30 anos. Mas, à medida que os consumidores continuam a exigir melhores experiências digitais — e que a automatização, os transformadores (a tecnologia em que o ChatGPT se baseia e que começámos a utilizar na Constructor nos últimos dois anos) e outras tecnologias de IA ganham força — vamos assistir a mudanças rápidas e transformadoras em todo o comércio eletrónico (sem trocadilho).
Os retalhistas terão formas mais flexíveis e melhores de apresentar o seu inventário online, e os compradores terão novas formas de encontrar os produtos certos e interagir com a funcionalidade de pesquisa. Além disso, as operações de comércio eletrónico dos retalhistas tornar-se-ão cada vez mais interligadas e interdependentes das operações nas lojas físicas, pelo que a separação tradicional entre as lojas físicas e o digital será muito menos distinta.
Nem todas as mudanças serão para melhor. Como vimos recentemente com novas tecnologias populares, como o ChatGPT, existe frequentemente uma corrida para fazer qualquer coisa que permita aproveitar o entusiasmo gerado. Mas criar algo baseado em IA apenas para utilizar IA é falhar o objetivo. As empresas de comércio eletrónico precisam de perguntar: Que problema ou dificuldade estamos a tentar resolver? Como podemos utilizar o ChatGPT, outra IA ou uma tecnologia que não se baseie em IA para oferecer uma solução melhor? Quando se consegue combinar o que é novo e interessante com aquilo que é genuinamente útil — criando algo que os compradores utilizarão repetidamente e que gera valor para a empresa — está-se a preparar o caminho para o sucesso.
Como equilibra a necessidade de inovação e experimentação com a manutenção de uma infraestrutura de comércio eletrónico estável e fiável?
Essa é uma excelente pergunta e exige uma abordagem equilibrada e bem ponderada. É necessário saber onde é aceitável experimentar e onde é melhor não correr riscos.
Por exemplo, no que diz respeito aos nossos serviços principais na Constructor, nunca disponibilizaríamos algo que não tivesse sido exaustivamente testado. Todas as atualizações ou melhorias são submetidas a uma bateria de testes unitários e de estabilidade: executamos vários dias de tráfego anterior com o novo código para garantir que este resiste. Também exigimos que várias pessoas examinem minuciosamente o novo código antes de este entrar em produção. Em suma, somos muito cuidadosos, e é por isso que nunca temos períodos de indisponibilidade e que o sistema principal nunca ficou inoperacional ao longo da história da empresa.
Quanto à promoção da inovação, trabalhamos frequentemente com clientes que querem estar na vanguarda e incorporar as tecnologias mais recentes e avançadas disponíveis. Por isso, procuramos desenvolver ideias e soluções úteis e inovadoras, deixando claro o que ainda se encontra em fase experimental.
Outros clientes nossos adotam, no entanto, uma abordagem mais ponderada. Em vez de serem os primeiros a experimentar algo, esperam até que mais empresas de comércio eletrónico que trabalham connosco tenham implementado a solução e observado um crescimento mensurável, para depois pedirem para a experimentar. Ambas as abordagens têm mérito e sublinham as diferentes formas como as empresas de comércio eletrónico gerem os seus negócios.
Que cinco tendências emergentes acredita que terão o maior impacto no futuro das compras online?
1. Formas completamente novas de descoberta de produtos. Sinceramente, esta é a tendência que mais me entusiasma. E não é apenas uma ideia irrealista. A forma como as pessoas descobrem produtos quando fazem compras online vai expandir-se e mudar. Os consumidores não estarão limitados à pesquisa, à navegação e à consulta de recomendações. Haverá formas completamente novas de descoberta de produtos no comércio eletrónico que ainda não existem.
Estamos a começar a perceber como poderá ser este futuro com tecnologias como o ChatGPT. Atualmente, quando as pessoas pesquisam produtos, têm de o fazer de uma forma que os motores de pesquisa consigam compreender: com termos de pesquisa sucintos, falando quase como um homem das cavernas. Por vezes, é tudo o que os compradores precisam de fazer para encontrar aquilo de que necessitam.
Mas, nas situações em que é necessário pesquisar de forma mais longa, detalhada ou aberta — como “Que ingredientes preciso para fazer uma tarte de limão com merengue?” ou “Vivo na Florida, comecei a praticar jogging e quero roupa de corrida prática, mas elegante” — o ChatGPT pode ajudar. Ao treinar transformadores (o “T” de ChatGPT) com dados de comércio eletrónico — e ao integrar tecnologia de personalização — existe uma oportunidade para criar experiências de descoberta de produtos transformadoras e úteis.
Mas isto ainda é apenas o início do que é possível fazer. As empresas de comércio eletrónico reconhecem que as funcionalidades de pesquisa e navegação são úteis, mas imperfeitas: por isso, o futuro passará pela pesquisa e pela navegação, juntamente com outras formas de descoberta de produtos, para responder de forma mais completa às necessidades abrangentes dos compradores.
2. Apresentar os resultados de pesquisa de formas novas e inovadoras. No que diz respeito à apresentação dos resultados de pesquisa, continuamos presos aos anos 90. Não tem havido muito investimento na experimentação com a interface do utilizador (UI) e há muito que está na altura de uma mudança.
O que quero dizer é: quando pesquisa um produto num motor de pesquisa, os resultados são normalmente apresentados numa grelha com algumas colunas e várias linhas. Isto acontece porque é a forma ideal de apresentar produtos? Não — mas é uma forma fácil de apresentar informações extraídas de uma base de dados. A perturbação deste status quo vai acontecer e será vantajosa para as empresas que o fizerem bem, porque poderão proporcionar uma melhor experiência aos seus clientes e definir melhor a identidade da sua marca.
É algo que já dominam nas lojas físicas. Quando pesquisa numa loja física de um retalhista, é evidente o esforço que dedicaram à seleção e à apresentação dos seus produtos: desde o que é colocado no manequim, ao local onde o manequim é colocado, à forma como os expositores são posicionados, ao que os colaboradores vestem, entre outros aspetos. Estes detalhes distinguem os retalhistas uns dos outros e dão-lhe uma ideia da sua marca. Por isso, no que diz respeito à descoberta de produtos online, também é possível ser criativo desta forma.
Pense na diferença entre uma loja Apple, um Walmart e uma loja de roupa de luxo. Entrar nestes três espaços proporciona uma experiência completamente diferente. Agora visite os sites de cada um deles e pesquise algo. Todas as UI e apresentações são basicamente iguais. Existe uma enorme oportunidade para diferenciação ao nível da UI e penso que a maioria das pessoas não está a pensar nisso.
3. Capacitação dos profissionais de merchandising online. Como referi, atualmente, as lojas físicas são muito boas na seleção — ao ponto de os clientes muitas vezes não se aperceberem do esforço necessário para tornar os expositores tão apelativos. Estas lojas e os seus colaboradores precisam das ferramentas certas para encomendar e apresentar os produtos de uma forma convidativa e atrativa para os clientes. Num ambiente online, os retalhistas também precisam das ferramentas certas para apresentar o seu inventário e a seleção de produtos: fazendo com que a forma como apresentam os produtos seja um reflexo da sua marca. Isto torna-se um pouco mais complicado online, onde existe a dimensão adicional e necessária de poder personalizar a experiência para cada visitante.
Assim, o número de ferramentas disponíveis para os profissionais de merchandising online, bem como a sofisticação dessas ferramentas, irá aumentar. E, embora muitas ferramentas sejam baseadas em IA, não substituirão os profissionais humanos de merchandising, que definem em grande medida a identidade da marca — algo que é tanto arte como ciência. Esses profissionais precisam de tomar decisões estratégicas sobre a melhor forma de transmitir a identidade da marca. Entregar tudo completamente à IA resultaria em demasiadas lojas online idênticas, pelo que os elementos de decisão humana serão sempre importantes. Os seres humanos sabem melhor como criar experiências agradáveis para outros seres humanos.
Além disso, as ferramentas de IA que capacitam eficazmente os profissionais de merchandising não podem ser soluções de “caixa negra”. É importante que os algoritmos subjacentes sejam transparentes para esses profissionais, para que possam compreender o que o sistema está a fazer e substituir as recomendações da IA quando considerarem apropriado.
4. Personalização mais útil: “Uma casa digital.” Nos seus primórdios, a personalização era muitas vezes artificial, irritante ou intrusiva — como um anúncio que o persegue pela Internet, mostrando um produto que consultou uma vez num site de comércio eletrónico. Estamos a começar a ver os primeiros sinais de uma personalização melhor e mais útil nos sites de retalho — em parte devido a uma utilização melhor e mais criteriosa dos dados dos clientes e a uma menor utilização de dados de terceiros para impulsionar a personalização.
Pense no Spotify e na Netflix como exemplos do que é possível: utilizam aquilo que os clientes lhes dizem diretamente (designado por “dados de parte zero”, porque são dados que o cliente quer ativamente que o site conheça sobre si) para proporcionar experiências individualizadas. E os utilizadores querem partilhar os seus dados com estas plataformas; faço questão de indicar que gosto das músicas de que desfruto no Spotify porque quero que me apresentem músicas semelhantes de que também goste. Para os consumidores, o valor de partilhar dados e interagir desta forma é claro, e veem benefícios imediatos.
A personalização no retalho seguirá também este caminho, baseando-se mais em informações explícitas que os clientes fornecem voluntariamente e demonstrando o valor desta troca. É isto que a Constructor faz com o nosso produto Quizzes — fornece imediatamente recomendações personalizadas com base na forma como os clientes respondem a breves questionários. A utilização de dados de parte zero desta forma — em conjunto com dados comportamentais próprios ou dados de fluxo de cliques — proporcionará experiências altamente relevantes e personalizadas, que respeitam a privacidade dos clientes.
O Spotify e a Netflix também se destacam na criação de uma “casa digital” para os utilizadores: uma conta ou destino familiar, fácil de navegar e adaptado e personalizado para cada pessoa. Para competirem eficazmente com empresas como a Amazon, os retalhistas terão também de criar este tipo de casa digital personalizada, permitindo que os clientes online sintam que entraram na sua loja preferida ou no seu bar favorito, onde o proprietário os conhece e está atento às suas necessidades.
Para fazer com que os clientes se sintam mais em casa, a personalização tem de continuar a sua evolução: deixando de ser artificial e intrusiva para passar a capacitar e demonstrar empatia. Estamos apenas a assistir ao início desta progressão e as empresas que a compreenderem de forma mais rápida e eficaz terão os utilizadores mais fiéis.
5. A contínua integração das experiências digitais e físicas. Tradicionalmente, estes domínios eram totalmente separados: equipas distintas, dados isolados e experiências diferentes. Mas, para os consumidores, trata-se tudo da mesma marca, certo? Experiências separadas podem causar confusão e frustração, enquanto a conveniência das experiências omnicanal é benéfica tanto para os clientes como para os retalhistas e constitui mais uma oportunidade para continuar essa jornada de compra conectada e personalizada de um ponto de contacto para o seguinte.
Assim, é de esperar que a linha entre as lojas digitais e físicas continue a esbater-se — com mais opções de “comprar online, levantar na loja”, a utilização de aplicações móveis e tecnologia de sinalizadores para ajudar a localizar produtos na loja, e uma personalização em tempo real impulsionada por dados entre canais. Para os retalhistas, as campanhas do lado digital ajudarão as campanhas do lado das lojas físicas e vice-versa.
Quando se trata de proporcionar de forma consistente jornadas de cliente holísticas e interligadas, já chegámos lá enquanto setor? Nem de perto. Mas esse é o caminho do futuro: um caminho tecnologicamente possível e que criará uma experiência de cliente muito melhor. Os retalhistas que lá chegarem primeiro colherão os benefícios.
Existe alguma tendência do passado que agora seja uma prática comum no comércio eletrónico e à qual teria dedicado mais 50% do seu tempo? Qual e porquê?
Há cerca de um ano, se tentasse promover ou implementar novos tipos ou formas de descoberta de produtos, era realmente difícil — uma batalha muito árdua. Seria necessário muito tempo e capacidade de persuasão para levar as pessoas a experimentar novas ideias. Foi algo a que dedicámos tempo, mas menos do que eu teria desejado, simplesmente porque o mercado não estava recetivo.
Mas essa cultura e relutância pareceram mudar de um dia para o outro quando o ChatGPT surgiu. Abriu os olhos de todos para o facto de virem a existir novas formas de descoberta de produtos — e aumentou significativamente o desejo das empresas de as experimentar e liderar. Assim, o que antes era um desafio tornou-se um problema muito mais fácil de resolver, uma vez que as marcas nos abordam agora proativamente para perguntar se temos algo de novo relacionado com o ChatGPT.
E temos muitas ideias — acrescentar personalização e informações do catálogo de produtos à inteligência artificial generativa, como referi. Estamos também a trabalhar na utilização de LLMs e transformadores para proporcionar uma melhor recuperação de produtos e filtrar resultados de pesquisa irrelevantes. Este trabalho poderá ter um impacto ainda maior nas empresas dos clientes do que os aspetos de “comércio conversacional” do ChatGPT; veremos à medida que continuarmos a experimentar e testar.
Por um lado, temos uma excelente oportunidade pela qual estou grato. Mas a oportunidade também implica a obrigação de desenvolver produtos de forma responsável e acrescentar valor. Estamos agora no meio de um ciclo de entusiasmo, porque a empolgação dos clientes cria novas oportunidades. Infelizmente, um conjunto de empresas entra na corrida com “banha da cobra”. E é essa banha da cobra que transforma um ciclo de entusiasmo num vale de desilusão.
É por isso que somos muito claros quando estamos a trabalhar em algo experimental. Não sabemos se será a melhor coisa de sempre, mas estamos entusiasmados por descobrir. E quando os clientes querem participar nos testes beta de algumas destas inovações, adoramos. Sabem que estamos empenhados em equilibrar o entusiasmo com a humildade e em fazer o que é correto por eles e pelos seus compradores.
Olhando para o futuro, quais são as maiores oportunidades e desafios que o setor do comércio eletrónico enfrenta e como planeiam abordá-los nos próximos anos?
Existem muitas oportunidades para melhorar e expandir a forma como os compradores interagem com os sites de comércio eletrónico. Como já referi, com tanta funcionalidade ainda baseada em conceitos inventados na década de 1990, está na altura de mudar. E, à medida que a tecnologia continua a avançar rapidamente, estamos à beira dessa mudança. É uma altura entusiasmante e uma oportunidade para melhorar as experiências dos clientes e otimizar os resultados das empresas de comércio eletrónico: uma situação vantajosa para todos.
O desafio atualmente, em todas as vertentes do comércio eletrónico, é combinar aquilo que é possível com aquilo que é ético e proporciona uma verdadeira utilidade. Acredito firmemente na utilização ética e responsável da IA e na utilização dos dados dos clientes de formas que respeitem a privacidade e proporcionem valor.
Além disso, é fácil ficar deslumbrado com a próxima “novidade brilhante” no mundo atual da tecnologia. Mas quando as empresas se apressam a incorporar uma nova tecnologia porque é interessante — ou simplesmente para poderem afirmar que a utilizam — acabam muitas vezes por criar algo que os consumidores experimentam uma ou duas vezes e depois abandonam. Já vimos, e continuaremos a ver, muitos truques desaparecerem sem deixar rasto.
Em particular, ainda estamos nos primórdios do que é possível fazer com a IA generativa. Na Constructor, estamos verdadeiramente entusiasmados com as nossas experiências neste domínio. À medida que iniciamos novos projetos e atividades, continuamos firmemente comprometidos com a utilidade: está no centro de tudo o que a Constructor faz.
Entre os nossos princípios orientadores está o compromisso de nos perguntarmos: aquilo que estamos a criar é benéfico para o comprador e para o retalhista? Assim, à medida que avançamos, estamos empenhados em utilizar a tecnologia para criar as melhores experiências possíveis tanto para compradores como para retalhistas.
Se pudesse iniciar um movimento que trouxesse o maior bem ao maior número de pessoas, qual seria?
Esta é difícil. Passo grande parte do meu tempo no mundo empresarial. Há pessoas muito mais inteligentes do que eu a pensar em problemas mais importantes, como a fome no mundo, por isso espero que não haja problema em limitar a minha resposta ao mundo empresarial, simplesmente porque penso que posso ajudar mais nesse domínio. Mais organizações deveriam estar empenhadas em criar parcerias genuínas com as pessoas com quem fazem negócios. Deveria existir a expectativa de que a confiança tem de ser conquistada, e é responsabilidade do fornecedor trabalhar para conquistar essa confiança.
Quando observamos a forma como os fornecedores tradicionais estão estruturados, existe um vendedor que lhe vende um produto — mas, depois de o comprar, é encaminhado para outra pessoa. Já não fala com a mesma pessoa a quem comprou inicialmente o produto. E essa pessoa, de qualquer forma, não esteve envolvida na criação do produto, pelo que existe um limite para a ajuda que lhe pode prestar. Mas haveria mais pessoas confiantes e felizes no mundo empresarial se existisse uma cultura de responsabilização mais generalizada, transições mais eficazes e transparentes e um compromisso com o desenvolvimento de verdadeiras parcerias.
Atualmente, é investida uma enorme quantidade de tempo e dinheiro na avaliação de fornecedores, e por uma boa razão — muitos deles traíram a confiança dos seus clientes, pelo que esses mesmos clientes sabem que têm de avaliar cuidadosamente os fornecedores. Penso simplesmente que o mundo seria muito melhor se mais empresas dissessem: “Quero conquistar a sua confiança antes de me pagar” e depois dessem realmente prioridade à criação dessa faísca de confiança — não apenas para manter um cliente, mas também para ir além das expectativas e construir uma verdadeira parceria.
Como podem os nossos leitores acompanhar melhor o seu trabalho online?
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