Casi un año después de recaudar una ronda de megasa de $ 50 millones, la veterana de comercio electrónico Julie Bolmstein Startup Daydream está lanzando un chatbot con AI para comprar con un enfoque en la moda.
Después de probar el producto con usuarios seleccionados, el miércoles la compañía lanzará un chatbot a todos los usuarios en la versión beta pública. La gente puede registrarse en chatbots. En el chatbot, le preguntará si tiene un nombre, fecha de nacimiento, rango de precios para comprar o preferencias de marca.
Puede ingresar consultas como «Quiero que lo use en mi boda en el verano en París», cargue imágenes, agregue el contexto a través del texto para buscar ropa.
Los usuarios pueden guardar o mejorar las búsquedas en cualquier elemento de la colección que hayan creado escribiendo en el chatbot a la izquierda. Si le gustan los elementos pero desea cambiar algunos aspectos como el color y el estilo, puede tocar el botón «más» que aparece en uno de los elementos para editar su búsqueda.
Los comentarios obtenidos de la aplicación almacenarán una variedad de elementos basados en los parámetros proporcionados por los usuarios durante la incorporación. Daydream crea un pasaporte de estilo que promueve muchas propuestas. La aplicación web también muestra inspiración diaria para elementos y accesorios que se adaptan a su gusto.
Actualmente, Daydream no tiene un flujo de pago integrado, por lo que cuando un usuario hace clic en un elemento, se redirige al sitio web del comerciante para completar la transacción. Las nuevas empresas están reduciendo el porcentaje de cada ventas. Daydream dijo que había más de 8,000 marcas en la plataforma al momento del lanzamiento, y la compañía está incorporando nuevos comerciantes de forma gratuita.
Bornstein, que ocupa puestos ejecutivos para compañías como Nordstrom, Urban Outfitters, Sephora y Stitch Fix, dijo durante el año pasado que la compañía ha traído catálogos de varias marcas a un lugar y ha trabajado en tecnología para mejorar las búsquedas para adaptarse a la IA.
«Trabajé en comercio electrónico a lo largo de toda mi carrera, por lo que buscar siempre ha sido un niño olvidado y no funcionó muy bien. En cierto modo, las personas fueron entrenadas para ser muy estrechas en la forma en que buscan algo en el mundo de la moda.
«Pero una vez que se lanza GPT, hemos comenzado a capacitar a los consumidores sobre cómo pensar en las posibilidades de indicaciones, y lo que estamos tratando de hacer es ayudarlo a preguntarle qué quiere preguntar.
Maria Belusova, quien se unió a la compañía como CTO este año, dijo que Daydream trabaja mucho para comprender los matices de los artículos en el catálogo. Ella dijo que las búsquedas tradicionales solo mostraron artículos del comprador basados en etiquetas que coinciden con las palabras clave que no funcionan en el mundo de hoy donde los clientes quieren consultas más largas.
“Hacemos bastante para comprender los detalles del producto, como las personas que usan este vestido, los atributos sociales, como los invitados en la boda, etc., como las personas que usan este vestido, etc., los invitados en la boda.
Al año siguiente, Daydream permitirá a los usuarios proporcionar comentarios más claros con herramientas, como «No muestres tu talón de 4 pulgadas». También experimentaremos con una característica que permite a los usuarios solicitar una buena coincidencia con los elementos existentes, incluidas las sugerencias personalizadas. Además, los usuarios quieren inclinarse hacia el aspecto de intercambio social al compartir artículos guardados con amigos y familiares y sugerir que los compren. Otra característica que piensa Daydream es recuperar una colección existente de otro usuario y usar IA para modificarlo para satisfacer sus propias necesidades.
El equipo de Daydream tiene una experiencia de comercio electrónico de larga data y se centra en la moda, pero las nuevas empresas como Hetft y Cherry también están construyendo búsquedas multimodales para compras. Mientras tanto, los gigantes tecnológicos como Amazon y Google se centran en la capacidad de usar IA para buscar múltiples sitios y encontrar los elementos correctos para sus usuarios.
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