La herramienta puede tomar el lenguaje coloquial de los usuarios y convertirlo en recomendaciones de productos personalizadas. Shopping Muse es capaz de comprender tendencias modernas y frases como «cottagecore» o «beach formal». Puede hacerle preguntas a la herramienta como «¿Qué debo ponerme para una boda de verano?» o «¿Puedes recomendarme piezas para un guardarropa cápsula minimalista?»
Para brindar recomendaciones personalizadas, Shopping Muse analiza el contexto de la experiencia de compra del usuario, las preguntas directas formuladas y el contenido de la conversación. Los algoritmos utilizan datos del catálogo de productos del minorista, junto con el comportamiento del comprador en el sitio web, como hacer clic en ciertos productos y agregar productos a los carritos. Los algoritmos también analizan las preferencias conocidas y en tiempo real que demuestran los consumidores.
Si un usuario inicia sesión, los algoritmos pueden considerar sus compras pasadas y su historial de navegación con ese minorista, incluidas cualquier compra realizada en persona que haya conectado a su cuenta, dándole al cajero su número de teléfono o correo electrónico, por ejemplo.
Créditos de imagen: tarjeta MasterCard
Además de ayudar a los usuarios a buscar por frase, Shopping Muse también puede recomendar artículos incluso cuando el usuario no puede encontrar las palabras para describir lo que está buscando. Mastercard explica que «al utilizar herramientas avanzadas e integradas de reconocimiento de imágenes, los minoristas pueden recomendar productos relevantes basándose en similitudes visuales con otros, incluso si no tienen las etiquetas técnicas correctas».
Aunque la moda es el primer caso de uso de la nueva herramienta de Mastercard, la compañía afirma que esta tecnología podría extenderse a otras categorías, como muebles y comestibles.
«La personalización brinda a las personas las experiencias de compra que desean, y la innovación impulsada por la inteligencia artificial es la clave para desbloquear compras en línea inmersivas y personalizadas», dijo Ori Bauer, director ejecutivo de Dynamic Yield by Mastercard, en un comunicado. «Al aprovechar el poder de la IA generativa en Shopping Muse, cumplimos con los estándares de los consumidores y hacemos que las compras sean más inteligentes y fluidas que nunca».
Mastercard dice que los minoristas deben adaptarse a las nuevas demandas adoptando la tecnología, y señala que más de uno de cada cuatro minoristas ya utiliza soluciones de inteligencia artificial generativa, mientras que otro 13% planea adoptarlas durante el próximo año.
La nueva herramienta es una de las muchas herramientas de adquisición de IA generativa lanzadas durante el año pasado. Por ejemplo, Google ahora permite a los usuarios recibir Recomendaciones de regalos generadas por IA en la Búsqueda, mientras que Bing de Microsoft puede generar automáticamente guías de compra cuando utiliza una consulta como «materiales universitarios». Probablemente veremos más herramientas similares en el futuro, como Gartner lanzó recientemente un informe que predice que el 80% de las organizaciones de soporte y servicio al cliente aplicarán tecnología de IA generativa de alguna forma para 2025.
