Con las herramientas de inteligencia artificial que juegan un papel creciente en el descubrimiento de productos, tiene sentido que las marcas exploren nuevas oportunidades en este frente, lo que puede utilizar las fortalezas de la IA para mejorar la experiencia de compra.
Que es lo que Ralph Lauren ha hecho con su último elemento AI, con las herramientas de IA de Microsoft que alimentan una nueva herramienta de coincidencia de productos que puede ayudar a los usuarios a diseñar su aspecto, en función de los elementos de Ralph Lauren.
Según lo explicado por Microsoft:
“Ask Ralph es una experiencia de compra de IA conversacional basada en Azure OpenAi, y disponible en la aplicación Ralph Lauren en los Estados Unidos, puede interactuar con Ralph, tal como lo haría con un estilista en una tienda de Ralph Lauren haciendo preguntas simples y de conversación o utilizando indicaciones para encontrar el aspecto perfecto para cualquier ocasión “.
Entonces, si desea saber qué va mejor con un par de zapatos que le gusten, o un color específico de camisa, “preguntar a Ralph” podrá darle notas de estilo, según los artículos comúnmente comprados, looks curados, lo que otras personas han buscado en relación con cada artículo, etc.
Lo cual es personalizado, supongo, ya que es un mensaje abierto, y puede dirigir cómo encuentra productos relacionados. Pero, de nuevo, dependiendo de cómo determine exactamente las coincidencias de productos, tal vez termine pareciéndose más a un modelo Ralph Lauren, en lugar de tener cualquier estilo individual.
Aunque la demanda del mercado de eso sería alta de cualquier manera, ya que muchas personas simplemente quieren verse lo mejor posible y están buscando orientación sobre cómo hacerlo.
En términos de detalles, Microsoft no proporciona un montón de información sobre cómo el sistema determina las coincidencias relevantes, solo señalando que:
“Pregunte a Ralph entrega respuestas personalizadas a las indicaciones de un usuario, curando atuendos y miradas a través de la marca Polo Ralph Lauren, con todos los artículos sugeridos por el inventario disponible. Pregunte a Ralph también puede interpretar el tono, la satisfacción y la intención de refinar las recomendaciones dinámicamente. También se adapta a señales contextuales como ideas basadas en la ubicación o necesidades basadas en eventos “.
Por lo tanto, no hay mucha información sobre cómo, exactamente, la herramienta decide qué se adapta mejor a los demás, pero presumiblemente, se guía por los factores mencionados anteriormente.
Y nuevamente, para esto es para lo que AI es bueno, que coincide con grandes conjuntos de datos para encontrar puntos en común y correlaciones que están más allá de la capacidad de otros sistemas. La capacidad de traducir las búsquedas del lenguaje natural en consultas complejas para tal propósito es un gran beneficio, y hay una variedad de formas en que esto podría ayudar a racionalizar y mejorar diversas acciones relacionadas con tales funciones.
Al igual que mostrarle productos relacionados en función de su consulta específica, como darle una lista completa de productos que necesitará para un proyecto específico, que coinciden con imágenes con elementos, personas para procesar, etc.
Esa podría ser una consideración valiosa para el uso de su propia marca de tales, inclinándose en las herramientas de IA para mejorar mejor los productos relevantes.
