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Motor de Varejo Impulsionado por IA

Impulsionando crescimento de 3x nos checkouts de clientes com hiperpersonalização, recomendações preditivas e fluxos de checkout inteligentes.

Setor
E-commerce e Tecnologia para Varejo, Plataformas SaaS Empresariais
Localização
Reino Unido
Motor de Varejo Impulsionado por IA

O Desafio

Uma marca de varejo internacional sofria com baixas taxas de conversão em vendas digitais e alto abandono de carrinho. Motores de recomendação tradicionais baseados em regras falhavam em entregar sugestões contextuais e personalizadas para diferentes perfis de clientes — resultando em experiências genéricas que não estimulavam a intenção de compra.

Nossa Solução

Construímos e integramos um motor de recomendação preditivo alimentado por IA usando TensorFlow. O sistema analisa a intenção de busca do usuário, o histórico de compras e o comportamento de navegação em tempo real para exibir listagens de produtos hiperpersonalizadas. Descontos automáticos no checkout foram acionados nos momentos críticos de abandono para recuperar transações em risco.

Os Resultados

Os checkouts de clientes aumentaram 3x em quatro meses após o lançamento. O abandono de carrinho caiu 35%, e o Valor Médio do Pedido (AOV) registrou aumento substancial em todos os canais digitais — entregando ROI mensurável já no primeiro trimestre de implantação.

Stack & Expertise

ReactPython (FastAPI)TensorFlowPostgreSQLDocker
Estávamos estagnados em um platô de conversão por quase dois anos. O motor de personalização com IA da Cyberbeak quebrou esse teto completamente — os checkouts triplicaram e o abandono de carrinho caiu 35% no primeiro trimestre. O ROI pagou todo o projeto em seis semanas após o lançamento.
R
Rachel Harmon
Head of Digital Commerce, StyleForward UK

Perguntas Frequentes

Por que o motor de recomendação de produtos existente não conseguia converter clientes?
O motor baseado em regras existente entregava sugestões de produtos genéricas e sem contexto, ignorando o comportamento individual do cliente, o histórico de compras e a intenção de navegação em tempo real. Isso resultava em taxas de abandono de carrinho persistentemente altas e uma taxa de conversão estagnada em todos os canais digitais.
Qual tecnologia de IA alimenta o motor de recomendação construído pela Cyberbeak?
O motor de recomendação é desenvolvido com TensorFlow e analisa a intenção de busca do usuário, o histórico de compras e o comportamento de navegação em tempo real para exibir listagens de produtos hiperpersonalizadas. Descontos automáticos são acionados nos momentos críticos de abandono de carrinho para recuperar transações em risco em tempo real.
Com que rapidez as conversões de checkout melhoraram após o lançamento do motor de IA?
Os checkouts de clientes aumentaram 3x nos primeiros quatro meses após o lançamento. O abandono de carrinho também caiu 35% no mesmo período, com o Valor Médio do Pedido (AOV) melhorando substancialmente em todos os canais digitais.
Quanto tempo levou para este projeto de IA no varejo entregar ROI?
O cliente recuperou o investimento total do projeto em seis semanas após o lançamento, impulsionado pelo aumento imediato de 3x nas conclusões de checkout e pela redução de 35% no abandono de carrinho — tornando-o um dos projetos de comércio digital com retorno mais rápido já registrado.
A Cyberbeak pode integrar personalização com IA em uma plataforma de e-commerce existente?
Sim — a Cyberbeak constrói camadas de recomendação e personalização com IA que se integram a plataformas de comércio existentes via API, sem exigir uma reconstrução completa da plataforma. Desenvolvemos sistemas usando Python, FastAPI e TensorFlow adaptados ao seu catálogo de produtos e dados de comportamento do cliente.