Wayfair sporește acuratețea și viteza asistenței cu OpenAI

Wayfair, unul dintre cei mai mari retaileri de produse pentru casă din lume, a integrat modelele OpenAI în sisteme interne critice pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru de asistență pentru furnizori și calitatea catalogului de produse la scară largă. Ceea ce a început ca lansări la scară redusă pentru testarea valorii în 2024 a evoluat într-un sistem complet de producție care reduce efortul manual, accelerează procesul decizional și îmbunătățește calitatea datelor pentru milioane de produse.

În loc să trateze inteligența artificială generativă ca pe un experiment sau o soluție punctuală, Wayfair a integrat model OpenAI în fluxurile de lucru operaționale de bază. Compania s-a concentrat mai întâi acolo unde complexitatea și nevoia de scalare erau cele mai ridicate: direcționarea și soluționarea solicitărilor de asistență ale furnizorilor și îmbunătățirea în mod consecvent a zeci de mii de atribute ale produselor în întregul catalog de aproximativ 30 de milioane de articole.

Echipa Wayfair responsabilă de catalog gestionează zeci de milioane de produse din aproape o mie de clase diferite de produse. Etichetele atributelor produsului consecvente și precise — cum ar fi culoarea, materialul, dimensiunea sau caracteristicile specifice — sunt esențiale pentru căutare, recomandări și comercializare.    

„Cu cât calitatea datelor noastre este mai bună, cu atât clienții câștigă mai multă încredere în noi. Este esențial deoarece le oferă cumpărătorilor posibilitatea de a lua deciziile corecte de cumpărare, reducând direct problemele costisitoare ulterioare, precum retururile cauzate de produse prezentate în mod eronat,” a declarat Jessica D'Arcy, director asociat de merchandising prin catalog la Wayfair. 

Înainte de OpenAI, îmbunătățirile aduse etichetării se bazau în principal pe furnizori și clienți care transmiteau către Wayfair că ceva nu este în regulă. Efortul manual nu putea ține pasul cu volumul.  Modelele AI personalizate timpurii pentru etichete individuale au fost eficiente, dar s-au dovedit costisitor de construit și de întreținut. „Am început prin a construi modele personalizate pentru etichete individuale, iar din punct de vedere tehnic a funcționat”, a spus Carolyn Phillips, cercetător științific în învățare automată din cadrul personalului Wayfair. „Dar când te uiți la 47,000 de etichete, abordarea aceea pur și simplu nu este scalabilă.”

Pentru a depăși modelele punctuale, Wayfair a creat un sistem independent de etichete, construit pe un singur model OpenAI. Un „agent de definiții” ingerează definițiile de pe web și interne pentru a produce semnificație contextuală pentru fiecare etichetă. „Adevăratul blocaj nu era performanța modelului”, a spus Phillips. „Era timpul uman necesar pentru a defini și a codifica ce însemna de fapt fiecare etichetă.” Acest context, împreună cu datele despre produse agregate din întregul ecosistem de date al Wayfair, alimentează un cadru care poate clasifica atributele în cadrul claselor de produse. Echipa își extinde acum acoperirea modelului la atribute noi într-un ritm de 70x față de acum doar un an.

Sistemul a rulat în producție pentru peste 1 milion de produse. Iar primul val de produse cu atribute îmbunătățite a fost acum activ suficient de mult timp pentru a măsura impactul îmbunătățirii calității datelor asupra parcursului clientului.  „Îmbunătățirea completitudinii atributelor nu este ceva abstract. O vezi reflectându-se în performanța SEO și PLA — în modul în care clienții descoperă produse”, a spus Phillips. Un test A/B controlat a arătat o creștere substanțială și semnificativă din punct de vedere statistic a afișărilor, clicurilor și a poziției în pagină în grupul de tratament.

Totuși, Wayfair nu a cedat pur și simplu modelului deciziile privind corectarea datelor despre produse. „Obiectivul nostru este să construim încredere, astfel încât clienții să fie complet încrezători în ceea ce cumpără”, a declarat Phillips. Compania a dezvoltat o testare structurată folosind un proces de audit practic, în care angajații inspectează fizic eșantioane pentru a valida rezultatul modelului și a colaborat cu furnizorii pentru a valida modificările. Acum, când încrederea bazată pe date este ridicată, sistemele automatizate vor suprascrie conținutul direct și vor notifica furnizorul cu privire la modificare. Și atunci când nu este îndeplinit un standard ridicat sau eticheta este considerată cu risc ridicat, Wayfair solicită mai întâi confirmarea furnizorului, înainte de a face modificarea.

Wayfair colaborează cu zeci de mii de furnizori pentru a susține catalogul lor cuprinzător. Pentru a gestiona solicitările de asistență ale furnizorilor, asociații Wayfair au analizat în mod tradițional fiecare tichet primit, au identificat manual ce încercau să realizeze furnizorii și au direcționat problemele către responsabilul intern corect — un proces consumator de timp și predispus la erori. „Solicitările furnizorilor nu sunt simple”, a declarat Graham Ganssle, responsabil de operațiuni și asistență pentru furnizori la Wayfair. „Acestea acoperă sute de tipuri de probleme și niciun asociat nu le poate stăpâni realist pe toate.”

Wayfair a adăugat funcții agentice unui produs numit Wilma pentru a îmbunătăți aceste fluxuri de lucru cu inteligență artificială. Una dintre primele funcționalități în producție este trierea tichetelor, alimentată de un model OpenAI. Sistemul citește solicitările primite, completează contextul lipsă și direcționează tichetele către echipa potrivită. Wilma a fost concepută pentru a putea fi implementată rapid; construită pe un sistem deja integrat cu API-urile OpenAI, a trecut de la prototip la versiune live în aproximativ o lună. „Wilma le oferă asociaților o pârghie”, a spus Ganssle. „Citește tichetul, identifică intenția, completează contextul din bazele noastre de date, revine la furnizori dacă este necesar și direcționează problema în direcția corectă.”

Dincolo de rutare, Wayfair a implementat o duzină de fluxuri de inteligență artificială agentică pentru echipe specifice de soluționare. De exemplu, un copilot pentru echipa Operațiuni Piese de Schimb citește istoricul complex al cazului, propune pașii următori și sugerează schițe de răspunsuri pe care asociații umani le revizuiesc. Acești asistenți sunt instruiți pe date istorice, astfel încât să învețe ce înseamnă succesul în context. „Modelele pot sintetiza contextul pe întregul parcurs într-un mod dificil de realizat pentru un singur angajat”, a spus Ganssle. „Acea vizibilitate mai amplă contribuie la o satisfacție mai ridicată a clienților și a furnizorilor.”

Wayfair urmărește cât de des se potrivesc recomandările AI cu decizia finală a agentului uman — un indicator numit „rată de aliniere”. În cadrul fiecărei echipe, atunci când alinierea atinge în mod consecvent un prag prestabilit, fluxurile de lucru pot trece de la moduri asistive („copilot”) la moduri semi-autonome („pilot automat”). Această abordare etapizată construiește încredere și asigură controale de calitate în timpul lansării.

Wayfair raportează îmbunătățiri măsurabile de la integrarea modelelor OpenAI în sistemele interne.

Pe partea de catalog, compania a redus numărul de etichete de atribute greșite sau lipsă pe care le-ar putea vedea un client — corectând 2,5 milioane de etichete de produse în peste un milion dintre cele mai vizibile și cumpărate produse din catalogul Wayfair. Se așteaptă ca acest impact să se multiplice de patru ori în următoarele șase luni.

În asistența pentru furnizori, sistemele de triere, copilot și pilot automat au crescut randamentul prin automatizarea a 41.000 de tichete pe lună (până la 70% în unele fluxuri de lucru) și au redus timpii de soluționare prin eliminarea muncii manuale de rutină din volumul de lucru asociat. Acest lucru reduce dramatic timpul până la rezolvare pentru mai multe fluxuri de lucru, crește semnificativ satisfacția furnizorilor și reduce redeschiderile de tichete în acele fluxuri de lucru.

Vizibilitatea mai amplă pe care o oferă modelele asupra tichetelor și a intenției furnizorilor — dincolo de ceea ce poate vedea un singur asociat pe un ecran — a contribuit la acea creștere a satisfacției.

Din punct de vedere operațional, echipele raportează:

• Direcționare și rezolvare mai rapidă a tichetelor complexe ale furnizorilor
• Creșterea satisfacției furnizorilor
• Reducerea introducerii manuale de date și a muncii de clasificare
• Acoperire mai amplă a problemelor, fără a necesita expertiză în sute de subiecte
• Mai multă încredere în atributele din catalog înainte de publicare.

Wayfair a implementat, de asemenea, peste 1.200 de licențe ChatGPT Enterprise în rândul forței sale de muncă de aproximativ 12.000 de persoane, pentru a sprijini sarcini ad hoc, rezolvarea internă a problemelor și experimentarea cu modele generative.

Wayfair are o istorie îndelungată de investiții în învățarea automată și de colaborare cu platforme AI și furnizori de LLM pentru a-și dezvolta afacerea. Acum, progresele în modelele de vârf, în special sistemele multimodale, extind ceea ce pot construi echipele sale. Acest lucru contează în comerțul cu amănuntul la domiciliu, unde produsele sunt vizuale, stilistice și adesea subiective.

„Suntem încântați de amploarea problemelor pe care le putem aborda acum”, a spus Carolyn Phillips. „Algoritmii tradiționali necesită seturi de date strict definite. Acest model ne permite să gestionăm ambiguitatea și contextul într-un mod care anterior nu era scalabil.” 

Privind în perspectivă, cererea angajaților pentru ChatGPT Enterprise este puternică. Echipele de la Wayfair o văd ca pe un instrument practic care le ajută să se miște mai repede.

Așteptările clienților se schimbă, de asemenea, rapid. Tot mai mulți cumpărători folosesc cu încredere AI în viața de zi cu zi și încep să se aștepte la capabilități similare atunci când navighează, compară și cumpără online.

„Acasă, clienții adesea nu pot exprima exact ce caută”, a spus Fiona Tan. „Sistemele de limbaj naturale și multimodale ajută la reducerea acestui decalaj.”

Pentru conducerea Wayfair, obiectivul rămâne să completeze expertiza umană, în timp ce extind capacitatea internă. „Construim pentru o lume în care inteligența artificială face parte din parcursul de cumpărare — fie că este vorba de site-ul nostru, de asistență sau de interfețe conversaționale”, a concluzionat Fiona Tan.