Como o aplicativo SHEIN utiliza a inteligência artificial para recomendar produtos

A SHEIN se tornou uma marca líder de moda rápida, utilizando catálogos de produtos extensos e aprendizado de máquina. A inteligência artificial do aplicativo SHEIN oferece conteúdo personalizado, resultados de pesquisa e mensagens push para os clientes nos Estados Unidos. Essas recomendações de IA ajudam a reduzir a sobrecarga de opções e a acelerar a descoberta em plataformas móveis e na web.

Recomendações automatizadas são essenciais em grande escala. A SHEIN atende a milhões de pessoas em todo o mundo e precisa adaptar rapidamente os produtos para manter os usuários engajados. A empresa combina análise comportamental, modelos de similaridade visual e processamento de linguagem natural para analisar descrições e avaliações de produtos.

Esta combinação ajuda a criar sugestões de produtos que visam aumentar as taxas de cliques e o valor médio dos pedidos. Além das vendas, o sistema também oferece suporte para a retenção de clientes e o gerenciamento de estoque. Classificação em tempo real e personalização – conhecida como “compras inteligentes da Shein” – apresenta coleções selecionadas, resultados de busca personalizados e ofertas oportunas.

Este artigo explica como funciona a personalização, os princípios básicos do sistema de recomendação, os dados e os modelos que estão por trás das sugestões, e os controles de privacidade do usuário.

Principais pontos a serem destacados

• A SHEIN utiliza inteligência artificial em seu aplicativo e site para oferecer recomendações de produtos personalizadas.
• Os dados comportamentais, as imagens e o texto são todos utilizados no sistema de recomendação.
• A personalização aumenta as taxas de cliques, o valor médio dos pedidos e as compras repetidas.
• A classificação em tempo real e os modelos visuais são elementos centrais do compras inteligentes da Shein.
• As seções seguintes abordam algoritmos, fontes de dados, modelos de aprendizado de máquina e privacidade do usuário.

Como a personalização da SHEIN funciona com a inteligência artificial

A SHEIN combina ciência de dados e design para criar uma experiência de moda rápida que seja personalizada. O aplicativo utiliza informações sobre navegação, pesquisas e hábitos de compra para exibir itens que correspondam às preferências de estilo, tamanho e preço.

Os engenheiros ajustam o algoritmo da Shein para equilibrar novas descobertas com itens já conhecidos e apreciados. Isso ajuda os usuários a economizar tempo na navegação e a dedicar mais tempo às compras.

Visão geral dos objetivos de personalização em aplicativos de moda rápida

Os aplicativos de moda rápida buscam reduzir o tempo de compra, aumentar o valor médio dos pedidos e incentivar visitas repetidas.

Os objetivos de personalização da SHEIN incluem: conectar os consumidores com estilos relevantes, destacar os novos produtos e promover ofertas por tempo limitado que se encaixem no orçamento de um comprador.

Tipos de personalização: navegação, pesquisa e finalização da compra

A personalização da navegação modifica a página inicial e as listas de categorias com base nas preferências, cliques e pistas visuais anteriores.

O IA do aplicativo Shein cria “Listas personalizadas” e fluxos visuais que refletem os gostos e tendências inferidos.

A personalização da busca reformula as consultas, classifica os resultados por relevância e oferece sugestões de preenchimento automático adaptadas às tendências regionais e ao histórico do usuário.

O algoritmo da Shein prioriza os itens que o comprador tem maior probabilidade de clicar ou adicionar ao carrinho.

A personalização no processo de checkout oferece sugestões de produtos relacionados e de upgrade durante as etapas de carrinho e pagamento.

Pacotes de produtos personalizados, descontos dinâmicos e sugestões de envio visam reduzir o abandono de carrinho e aumentar as conversões, como parte das estratégias de “shein smart shopping“.

Como a personalização melhora as taxas de conversão e retenção

Recomendações personalizadas aumentam as taxas de cliques e de conversão em comparação com listagens genéricas.

Ao reduzir o tempo de busca em um vasto catálogo, a plataforma incentiva visitas mais frequentes e compras de maior valor.

As equipes medem o sucesso por meio de testes A/B e acompanham as taxas de cliques (CTR), a taxa de conversão e os grupos de retenção.

Os engenheiros ajustam os modelos para garantir que os clientes encontrem novos produtos, sem perder as recomendações essenciais que os incentivam a retornar.

Princípios básicos do motor de recomendações e algoritmo da SHEIN

O motor de recomendações da SHEIN utiliza múltiplos sistemas para transformar eventos brutos em listas de itens selecionadas. Essas listas aparecem em feeds, resultados de pesquisa e notificações push.

Uma estrutura clara ajuda a plataforma a começar com milhões de SKUs (Stock Keeping Units) e, posteriormente, a reduzir esse número para um conjunto menor antes da avaliação final.

Componentes principais

A coleta de dados registra cliques, visualizações, ações de “adicionar ao carrinho” e compras. Os repositórios de recursos armazenam informações sobre os usuários e os itens. A identificação de candidatos envolve a análise de um grande grupo de pessoas, utilizando a busca por similaridade e a análise do comportamento.

Os modelos de pontuação e classificação reduzem essa lista a uma lista final. Os filtros de regras de negócios aplicam restrições de estoque, margem e promoções. O middleware de personalização agrega os resultados de diferentes pontos de contato.

Filtragem colaborativa vs. abordagens baseadas no conteúdo

O filtragem colaborativa utiliza matrizes de interação entre usuários e itens para mostrar itens que são preferidos por usuários com gostos semelhantes. Este método revela afinidades de estilo e padrões comuns de compra, o que é útil para clientes que costumam fazer compras.

Os métodos baseados em conteúdo utilizam metadados do produto, etiquetas da marca, descrições textuais e representações visuais para identificar itens por cor, tecido e formato. Esta abordagem resolve o problema do “cold start” quando novos produtos não possuem histórico de comportamento.

O papel dos modelos híbridos e do algoritmo SHEIN

Os sistemas híbridos combinam sinais colaborativos com características de conteúdo, para obter o melhor dos dois mundos. A importância dada às interações é maior para as mais recentes.

Sinais contextuais, como a sazonalidade, tendências de estilo e o tipo de dispositivo, influenciam os resultados em tempo real.

Na prática, a SHEIN provavelmente combina modelos colaborativos baseados em “embedding” com “embeddings” visuais profundos e árvores de “gradient boosting” para a classificação final. A geração de candidatos reduz milhões de itens para milhares.

Em seguida, a reclassificação seleciona as dezenas de melhores. Testes contínuos A/B aprimoram a personalização, a novidade e os objetivos comerciais, otimizando as sugestões de produtos sem comprometer a descoberta.

Essas ferramentas permitem que o aprendizado de máquina da SHEIN ofereça experiências personalizadas. O algoritmo equilibra a relevância para o usuário e as regras de negócio.

O resultado é um sistema de recomendações que oferece diversas opções personalizadas e sugestões de produtos em diferentes áreas do aplicativo.

Fontes de dados e uso de dados da SHEIN para sugestões de produtos

O aplicativo SHEIN coleta diversas informações para personalizar as recomendações do “SHEIN AI” e fornecer sugestões de produtos relevantes. Os dados são provenientes de ações diretas dos usuários, de ativos de imagem e texto anexados às listagens, e de feeds de terceiros ou contextuais.

Cada bucket desempenha um papel distinto na forma como o sistema de aprendizado de máquina da Shein classifica os produtos e personaliza a experiência de compra.

Sinais de comportamento do usuário: cliques, visualizações, adição ao carrinho e compras

Os eventos do usuário são a base do uso de dados na Shein. A plataforma monitora visualizações de páginas, cliques em itens, tempo de permanência, eventos de “adicionar ao carrinho”, compras, salvamentos ou curtidas, avaliações, devoluções e interações com conteúdo promocional.

As compras e as ações de “adicionar ao carrinho” indicam uma forte intenção e recebem maior prioridade nos modelos. Visualizações e cliques ocasionais funcionam como sinais mais fracos, utilizados para detectar o interesse e os padrões de navegação.

Dados de imagem e texto: metadados do produto e similaridade visual

Metadados do produto, como títulos, descrições, etiquetas, tabelas de tamanhos e atributos, alimentam as partes do sistema de recomendação que dependem do conteúdo. Fotos dos usuários, avaliações escritas e imagens de produtos em alta resolução enriquecem a representação dos produtos.

Modelos de similaridade visual extraem representações (embeddings) de imagens utilizando redes neurais convolucionais ou modelos de visão baseados em transformadores. Essas representações vetoriais são a base para a busca visual e para as funcionalidades de “encontrar itens similares”, que tornam as sugestões de produtos da Shein parecerem intuitivas.

Dados de terceiros e contextuais: localização, dispositivo e tendências

Sinais contextuais moldam o que o aplicativo exibe, de acordo com a região e o momento. A localização e as tendências regionais influenciam a visibilidade do estoque e as orientações de tamanho. O tipo de dispositivo e os detalhes da sessão podem alterar o layout da interface e a prioridade das classificações.

Fontes de tendências externas, como a popularidade nas redes sociais, menções de influenciadores e análises de serviços de monitoramento de tendências, alimentam as recomendações baseadas em tendências. As preferências de pagamento e envio influenciam as ofertas e promoções apresentadas no momento da finalização da compra.

As pipelines de dados enfatizam a atualização dos dados para permitir a personalização em tempo quase real. Os sistemas de eventos de streaming transferem as interações recentes para as camadas de serviço, para que as recomendações da Shein AI reflitam a intenção atual.

Considerações de privacidade orientam a forma como os dados brutos são utilizados. A agregação, o tratamento diferenciado de identificadores e a amostragem ajudam a proteger os sinais individuais. Isso garante os padrões necessários para um uso robusto dos dados da Shein e para um aprendizado de máquina preciso da Shein, utilizando diversas fontes de dados.

Modelos de Aprendizado de Máquina por Trás da IA do Aplicativo SHEIN

As sugestões de produtos da SHEIN utilizam abordagens de aprendizado de máquina, que transformam eventos brutos em recomendações oportunas. Os modelos avaliam os candidatos, aprendem a identificar similaridades visuais e fornecem previsões rapidamente. Estes sistemas funcionam dentro de limites apertados de latência em aplicativos móveis.

A seguir, estão os elementos-chave que impulsionam essas experiências. Eles garantem que o sistema de recomendações da SHEIN funcione de forma eficiente, mesmo em grande escala.

Modelos de classificação e de ordenação

Os sistemas de produção utilizam árvores de decisão “gradient boosted”, como LightGBM ou XGBoost, e redes de classificação neural para avaliar os itens. Os dados incluem representações dos usuários, representações dos itens e características contextuais. Exemplos incluem tempo, localização e sinais relacionados ao negócio, como preço e estoque.

Funções de perda multi-objetivo equilibram a probabilidade de conversão, a margem de lucro e a retenção a longo prazo. Isso ajuda o algoritmo da SHEIN a priorizar tanto os cliques de curto prazo quanto o valor do cliente ao longo do tempo.

Aprendizado profundo para busca visual e recomendações de looks

Redes convolucionais profundas e transformadores de visão criam representações de imagem compactas para correspondência visual. Métodos de aprendizado métrico, como a perda de tripletas e o aprendizado contrastivo, colocam itens visualmente semelhantes próximos uns dos outros no espaço de representação.

Para sugestões de combinações de roupas ou “complementar o visual”, os modelos preveem a compatibilidade entre os produtos. Eles utilizam sinais supervisionados, provenientes de conjuntos de dados selecionados e conteúdo gerado pelos usuários.

Este componente é fundamental para a busca visual da SHEIN e impulsiona recomendações visualmente consistentes dentro do sistema de IA do aplicativo SHEIN.

Inferência em tempo real e pipeline de re-treinamento do modelo

Armazenamentos de recursos e camadas de streaming, como Kafka ou Pulsar, fornecem novos recursos para as plataformas de implantação. Os modelos são implantados em plataformas de baixa latência, como TensorFlow Serving, TorchServe, ou microserviços personalizados. Isso garante que o aplicativo atenda às metas estabelecidas.

O momento ideal para a reciclagem de habilidades varia. Muitos modelos são re-treinados diariamente ou semanalmente, utilizando as interações mais recentes. Os conteúdos essenciais utilizam o aprendizado online ou atualizações incrementais para incluir rapidamente os tópicos mais relevantes.

Essa configuração permite que o aprendizado de máquina da SHEIN responda às mudanças nos gostos, sem longos períodos de espera.

As práticas de engenharia incluem estruturas de testes A/B para validar as mudanças. Os sistemas monitoram a deriva do modelo e registram alertas em caso de regressão na qualidade.

Para atender a milhões de usuários, é necessário um processamento otimizado em lotes, armazenamento em cache e cálculo eficiente de recursos. Isso garante que o sistema de recomendações e o algoritmo da SHEIN permaneçam rápidos para os compradores.

Privacidade, Transparência e Controle do Usuário na IA do Aplicativo SHEIN

O aplicativo da SHEIN, com recursos de inteligência artificial, auxilia na descoberta de produtos e na personalização da experiência do usuário. Os usuários devem saber quais dados são utilizados para alimentar esses sistemas. Informações claras sobre o uso de dados pela Shein e as práticas de privacidade da empresa ajudam os compradores a decidirem o nível de personalização que desejam.

Também mostra quando é o momento ideal para ajustar as configurações, a fim de obter um melhor controle.

Práticas de coleta de dados e o que os usuários precisam saber

A SHEIN coleta os IDs de dispositivos, informações de contato, histórico de navegação, histórico de transações e dados de localização, quando permitido. Além disso, mantém o conteúdo dos usuários, como avaliações e fotos, para melhorar as listagens e a busca.

Esses dados auxiliam no processamento de pedidos, na prevenção de fraudes e na oferta de recomendações personalizadas. Os dados dos usuários nos EUA são processados de acordo com a política de privacidade do aplicativo e as leis dos EUA.

Os usuários podem solicitar acesso, correções ou exclusão através das configurações da conta e das regras aplicáveis.

Opções para limitar a personalização e gerenciar preferências

Os usuários podem limitar a personalização ajustando as preferências da conta e desativando anúncios direcionados, quando essa opção estiver disponível. Além disso, limpar o histórico de pesquisa e navegação no aplicativo também ajuda a reduzir a personalização.

As configurações do dispositivo, como a opção de limitar o rastreamento de anúncios no iOS e nas configurações de anúncios do Android, reduzem o rastreamento entre aplicativos. Os usuários devem revisar as permissões do aplicativo e desativar o compartilhamento de localização, caso não seja necessário.

Gerenciar as preferências de notificação ajuda a reduzir as “sugestões” do algoritmo. Verificar as configurações regularmente ajuda a manter o sistema atualizado.

Considerações éticas e justiça algorítmica em recomendações

As recomendações automatizadas podem criar “bolhas” de estilo restritas e limitar a exposição para marcas menores ou para diferentes tipos de corpo. Viés nos dados pode afetar as recomendações de tamanho e retorno, influenciando quem se beneficia das colocações.

Para melhorar a justiça, a SHEIN pode publicar explicações claras sobre como os algoritmos funcionam e utilizar métodos de treinamento que considerem a justiça. Auditorias independentes e revisão humana em casos sensíveis ajudam a garantir que os sistemas sejam justos.

Canais de feedback dos usuários tornam os sistemas mais responsáveis. Plataformas que priorizam a privacidade e o uso transparente de dados ganham mais confiança.

Relatórios de transparência regulares e controles fáceis de encontrar permitem que os compradores personalizem sua experiência, ao mesmo tempo em que protegem seus dados pessoais.

Conclusão

A SHEIN utiliza análise comportamental, modelos de similaridade visual e algoritmos de recomendação híbridos. Essas ferramentas alimentam a inteligência artificial do aplicativo Shein, permitindo personalizar a experiência de compra para muitos usuários.

O artigo explicou como os cliques, visualizações e compras contribuem para o funcionamento de modelos colaborativos e baseados em conteúdo. O aprendizado profundo é utilizado para busca visual e para sugerir combinações de roupas. Este sistema em camadas faz com que as recomendações da Shein AI pareçam oportunas e relevantes durante a navegação e no processo de compra.

Para os compradores, o Shein Smart Shopping facilita a descoberta de produtos. Apresenta itens que se adequam ao estilo e ao contexto de um usuário. Os usuários devem verificar as configurações e controles de privacidade no aplicativo para gerenciar o compartilhamento de dados e personalizar sua experiência.

Compreender como as recomendações são feitas ajuda os usuários a influenciar os resultados. Também ajuda a evitar a dependência excessiva em recomendações baseadas em algoritmos.

Para os profissionais, construir uma personalização eficaz da Shein requer objetivos claros e um treinamento contínuo do modelo. É necessário estabelecer princípios éticos para equilibrar a relevância com a justiça.

Novas tendências, como modelos multimodais que combinam texto e imagens, e a personalização em tempo real em larga escala, irão moldar as recomendações de IA da Shein no futuro. Mais regras e a crescente demanda dos consumidores por transparência também afetarão a forma como esses sistemas serão utilizados.

Entender como a SHEIN utiliza a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, demonstra por que determinados produtos aparecem. Os usuários podem personalizar sua experiência de compras inteligentes, verificando as configurações do aplicativo e as opções de privacidade. Avaliar criticamente as recomendações ajuda os usuários a obter o máximo dos recursos de compra inteligente da Shein e do sistema de inteligência artificial da Shein.