Decodificando as Intenções dos Usuários no E-commerce

Entender o que os compradores online querem pode ser complicado. Imagina ir a uma loja onde a galera pega coisas, mas nunca diz o porquê; você ia ficar adivinhando as intenções deles. Esse é o desafio que as plataformas online enfrentam todo dia. Os usuários têm motivações por trás das suas ações, e essas motivações nem sempre são claras. É aí que entram os grafos de conhecimento de intenção. Eles visam conectar o que os usuários estão fazendo com o que eles realmente querem.

#O que é um Grafo de Conhecimento de Intenção?

Pensa em um mapa, mas em vez de estradas e cidades, ele mostra as intenções dos usuários e as conexões entre elas. Um grafo de conhecimento de intenção organiza informações sobre as ações de um usuário e seus desejos relacionados. Por exemplo, se alguém tá procurando fantasias de Halloween, esse grafo pode mostrar que a pessoa pode estar interessada em decorações ou suprimentos para festas.

#Por que Precisamos Desses Grafos?

Quando um cliente rola por produtos ou pesquisa online, ele deixa um rastro de dados. No entanto, os sistemas existentes costumam focar demais nos itens em si, em vez de entender as razões por trás das ações dos usuários. Isso é como focar na capa de um livro sem se importar com a história dentro. Ao modelar as intenções dos usuários, as empresas podem melhorar as Recomendações de Produtos e deixar a experiência de compra muito mais tranquila.

#A Estrutura

Para enfrentar esse desafio, foi desenvolvida uma estrutura para criar grafos de conhecimento de intenção a partir do comportamento dos usuários. Funciona em três passos simples:

1. Criação de Intenção: Aqui, a gente dá uma olhada no que os usuários visualizaram ou compraram e tenta descobrir possíveis intenções por trás das ações deles. Pensa como ler nas entrelinhas.

2. Conceituação: Essa etapa envolve agrupar intenções relacionadas em conceitos mais amplos. Por exemplo, a intenção de encontrar uma cadeira de escritório pode estar ligada a suprimentos gerais de escritório.

3. Classificação de Relações: Por fim, a gente cria conexões entre essas intenções com base no bom senso. Isso ajuda a estabelecer relacionamentos entre o que as pessoas querem e suas ações.

#Construindo o Grafo

Usando um conjunto de dados da Amazon, foi construído um grafo enorme com 351 milhões de conexões. Esse grafo não é só grande; ele é inteligente! Ele captura vários tipos de conexões, como:

• Relações Assíncronas: Essas mostram intenções que ocorrem em momentos diferentes, como pensar em comprar um presente de Natal antes da compra real.

• Relações Síncronas: Essas ilustram intenções que acontecem ao mesmo tempo, como procurar sapatos enquanto pesquisa um vestido.

• Relações Causais: Esse tipo conecta intenções com base em causa e efeito, como querer cozinhar o jantar porque você comprou ingredientes antes.

#Aplicações Práticas

Agora, talvez você se pergunte: "E como isso me afeta?" Bem, as aplicações são muitas:

• Recomendações de Produtos: Com uma compreensão mais clara das intenções dos usuários, as plataformas conseguem sugerir produtos que se alinham mais com o que você está procurando. Em vez de sugerir itens aleatórios, o sistema pode fazer palpites mais acertados.

• Recomendações Baseadas em Sessão: Para usuários que visitam uma loja online pela primeira vez, o sistema pode se concentrar no que eles podem querer com base na sessão de navegação deles.

#O Desafio com as Intenções dos Usuários

A parte complicada vem quando tentamos conectar as intenções dos usuários. Por exemplo, se alguém está procurando uma esteira, pode também precisar de tênis de corrida ou uma garrafa de água. Modelar essas conexões é essencial para ajudar as plataformas a entender o comportamento dos usuários e fazer sugestões melhores.

#Conhecimento do Bom Senso

Para fazer conexões significativas, a gente se baseia no conhecimento do bom senso. Isso inclui uma compreensão geral sobre como as coisas estão relacionadas. Por exemplo, se alguém está comprando fantasias de Halloween, pode também querer doces ou decorações. Esse tipo de conhecimento ajuda o sistema a prever o que os usuários podem estar interessados, mesmo que não tenham mostrado isso diretamente.

#Usando Modelos de Linguagem Grande

Para melhorar como geramos as intenções dos usuários, podemos aproveitar o poder dos modelos de linguagem grande (LLMs). Esses modelos avançados conseguem processar uma quantidade enorme de dados de usuários para criar intenções detalhadas e variadas. É como ter um assistente superinteligente que pode dar insights sobre o que os usuários podem querer com base no comportamento deles no passado.

#Avaliando o Grafo

Para garantir que o grafo de conhecimento de intenção seja efetivo, ele passou por várias avaliações. As pessoas envolvidas no processo de testes analisaram quão bem o grafo captura as intenções dos usuários e se ele faz previsões precisas. Os resultados mostraram que o grafo se sai melhor do que os sistemas anteriores.

#Avaliações Intrínsecas e Extrínsecas

Quando falamos sobre avaliações, existem dois tipos principais:

1. Avaliação Intrínseca: Isso se refere à qualidade interna do grafo, como a precisão ao identificar as intenções dos usuários.

2. Avaliação Extrínseca: Isso foca em como o grafo se sai em tarefas do mundo real, como recomendações de produtos.

Ambas as formas de teste mostraram que o grafo de conhecimento de intenção oferece melhorias significativas em relação aos métodos anteriores.

#Abordando Limitações

Embora o grafo de conhecimento de intenção tenha mostrado potencial, ele não está sem limitações. Aqui estão algumas:

• Dependência de Conjunto de Dados: O modelo atual é baseado no conjunto de dados Amazon M2. Seu sucesso pode não se traduzir diretamente para outras plataformas ou conjuntos de dados.

• Suporte a Idiomas: Atualmente, ele é focado principalmente em inglês. Expandir para outros idiomas poderia aumentar seu alcance global.

• Tipos de Relações: Embora o grafo capture várias relações, ele poderia se beneficiar de incorporar mais tipos de relações diversas para criar uma compreensão ainda mais completa.

#Considerações Éticas

Ao construir e usar esses grafos, considerações éticas são cruciais. Os dados utilizados são anonimizados, ou seja, não contêm informações pessoais dos usuários. Isso ajuda a cumprir as regulamentações de privacidade enquanto permite melhorias na experiência do usuário.

#Conclusão

Resumindo, os grafos de conhecimento de intenção dos usuários estão mudando a forma como as plataformas de compras online entendem o comportamento dos usuários. Ao focar nas conexões entre o que os usuários fazem e o que querem, esses grafos fornecem uma base para melhores recomendações e experiências de compra mais intuitivas.

Então, da próxima vez que você navegar online, lembre-se que tem um sistema inteligente nos bastidores, trabalhando para descobrir o que você realmente quer – mesmo quando você mesmo pode não saber!