https://madeinweb.com.br/assets/melissa-grendene-CWIQt3Mu.js

1const e={shared:{id:85,slug:"melissa-grendene",clientName:"Melissa Grendene",clientDisplayMode:"logo",featuredImage:"/assets/banner-grendene.webp",thumbnail:"/assets/thumb-grendene.webp",logo:"/images/clients/grendene.svg",publishDate:null},locales:{pt:{title:"Melissa lança assistente virtual com IA generativa para o varejo",excerpt:"Assistente virtual de IA da MadeinWeb, integrado com AWS, personaliza atendimento e otimiza vendas da Melissa em tempo real.",sector:"Varejo",category:"IA Generativa",serviceLines:["AI / ML, GenAI & Agentics AI"],technologies:["AWS","Amazon Bedrock","Amazon ECS","Amazon SageMaker","Titan Embeddings"],challenge:"",solution:"",solutionItems:[],results:[],contentBlocks:[{id:"blk_melissa-grendene_0",data:{text:"<p>A Melissa, uma das marcas mais conhecidas da Grendene, enfrentava desafios em oferecer um atendimento personalizado em escala. Os clientes esperavam interações rápidas e eficientes, além de recomendações precisas sobre produtos. No entanto, o atendimento manual e o suporte nas lojas físicas tinham limitações n

1a velocidade de resposta e na personalização da experiência, especialmente durante os picos de demanda.<br></p><p>A Grendene também queria melhorar a eficiência operacional nos pontos de venda, facilitando a consulta sobre disponibilidade de produtos, personalização e informações detalhadas para os clientes.</p>",title:"Desafio"},type:"section"},{id:"mmr1g9r3r65u",data:{url:"https://www.youtube.com/watch?v=7Pcucdby3xY",caption:"",text:""},type:"video"},{id:"57d3oszjbryi",data:{text:"<p>A MadeinWeb, em parceria com a AWS, desenvolveu um <strong>Assistente Virtual de IA Generativa</strong>, capaz de transformar a experiência de compra da Melissa nos pontos de venda. Essa solução aproveita tecnologias avançadas de Inteligência Artificial e a infraestrutura robusta da AWS para fornecer interações personalizadas, rápidas e eficientes aos consumidores.</p><p>Os principais componentes da solução incluem:</p><ul><li><p><strong>Assistente virtual de IA</strong>: Desenvolvido pela MadeinWeb, este assistente interage com os clientes por meio de chat, respondendo dúvidas sobre produtos, sugerindo opções com base nas preferências do usuário e fornecendo informações de disponibilidade de estoque em tempo real.</p></li><li><p><strong>Integração com sistemas de estoque</strong>: O assistente está integrado ao sistema de gerenciamento de estoques da Grendene, garantindo que os clientes e os vendedores possam acessar a disponibilidade de produtos de forma precisa e instantânea.</p></li><li><p><strong>Personalização baseada em IA</strong>: Utilizando dados de vendas anteriores e o perfil do cliente, o assistente sugere produtos personalizados, proporcionando uma experiência de compra diferenciada e aumentando as oportunidades de cross-sell e up-sell.</p></li></ul><p></p>",title:"Solução"},type:"section"},{id:"v4agqsm3cay7",data:{text:"<p>A MadeinWeb implementou a solução utilizando os serviços da AWS para garantir a escalabilidade, segurança e eficiência da aplicação:</p><ul><li><p><strong>Amazon Bedrock:</strong> Utilizamos o Bedrock para ter acesso ao modelo de geração de texto Claude3-Sonnet 3.5 e ao Modelo de incorporação Titan Embedding V1. A escolha pelo Claude3 Sonnet 3.5 se dá pela complexidade da tarefa a ser executada por um LLM, que é identificar e extrair informações de uma base de conhecimento de produtos da Melissa a partir do input do usuário.</p></li><li><p><strong>Amazon Sagemaker:</strong> Utilizamos o Sagemaker para realizar o treinamento do modelo de recomendação. Para isso utilizamos um job de processamento e realizamos o deploy como um container no ECS. O motivo de não fazermos o deploy como um endpoint no Sagemker é relacionado ao custo da solução, que é um dos requisitos da solução implementada.</p></li></ul><p></p>",title:"Tecnologia utilizada"},type:"section"},{id:"10ij5hkpcmz1",data:{text:"<p>Trabalhamos em estreita colaboração com a Grendene para criar uma solução sob medida, que combinasse as necessidades do negócio com as expectativas dos consumidores:</p><ol><li><p><strong>Projeto e arquitetura da solução</strong>

1: A MadeinWeb desenvolveu a arquitetura da solução baseada na infraestrutura AWS para garantir escalabilidade e performance, mesmo em períodos de alta demanda.</p></li><li><p><strong>Treinamento e personalização do modelo de IA</strong>: A equipe da MadeinWeb utilizou o <strong>Amazon SageMaker</strong> para treinar modelos de IA que pudessem entender as preferências dos consumidores e sugerir produtos de maneira inteligente.</p></li><li><p><strong>Integração com estoque em tempo real</strong>: O sistema foi integrado diretamente ao sistema de gerenciamento de estoque da Grendene, proporcionando respostas em tempo real sobre disponibilidade de produtos.</p></li></ol><p></p>",title:"Processo de desenvolvimento"},type:"section"},{id:"hab7bwn9cyjz",data:{text:"<p>A solução implementada pela MadeinWeb trouxe resultados expressivos para a Grendene e a marca Melissa:</p><ul><li><p><strong>Aumento nas vendas</strong>: O assistente virtual gerou um aumento significativo nas vendas ao oferecer recomendações personalizadas e realizar cross-sell e up-sell de maneira eficaz.</p></li><li><p><strong>Experiência do cliente melhorada</strong>: A interação ágil e personalizada com o assistente virtual melhorou a satisfação dos clientes, proporcionando um atendimento mais rápido e eficiente.</p></li><li><p><strong>Eficiência operacional</strong>: A integração com o sistema de estoque em tempo real permitiu que os vendedores e os clientes tivessem acesso instantâneo a informações críticas, otimizando o atendimento nas lojas físicas.</p></li><li><p><strong>Escalabilidade e performance</strong>: A infraestrutura AWS permitiu que a solução fosse escalada para diferentes pontos de venda sem perder desempenho, garantindo uma experiência de qualidade mesmo durante picos de demanda.</p></li></ul><p></p>",title:"Resultado"},type:"section"},{id:"jb6adc94d7s7",data:{text:"<p>A MadeinWeb, utilizando a potência das tecnologias AWS, desenvolveu uma solução inovadora que transformou a experiência de compra da Melissa, uma marca da Grendene, nos pontos de venda. A aplicação de IA generativa e a integração com sistemas de estoque permitiram à Grendene oferecer um atendimento personalizado e eficiente, impulsionando as vendas e fortalecendo a satisfação dos clientes.</p>",title:"Conclusão"},type:"section"},{id:"xmf1dizldhvt",data:{text:"A parceria da Grendene com a AWS e a MadeinWeb agora está na agenda de inovação da empresa.",author:"Daniel Gandolfi - Diretor de Negócios Digitais da Grendene"},type:"quote"}],seo:{metaTitle:"Projeto Melissa Grendene | MadeinWeb",metaDescription:"Assistente virtual de IA da MadeinWeb, integrado com AWS, personaliza atendimento e otimiza vendas da Melissa em tempo real.",canonicalUrl:"https://madeinweb.com.br/projetos/melissa-grendene",ogTitle:"Projeto Melissa Grendene | MadeinWeb",ogDescription:"Assistente virtual de IA da MadeinWeb, integrado com AWS, personaliza atendimento e otimiza vendas da Melissa em tempo real.",ogImage:"/assets/banner-grendene.webp",noindex:!1,schemaType:"Article",breadcrumbTitle:"Melissa Grendene"}},en:{title:"Melissa launches a virtual assistant with generative AI for retail",excerpt:"MadeinWeb's AI virtual assistant, integrated with AWS, personalizes Melissa's service and optimizes sales in real time.",sector:"Retail",category:"Generative AI",serviceLines:["AI / ML, GenAI & Agentics AI"],technologies:["AWS","Amazon Bedrock","Amazon ECS","Amazon SageMaker","Titan Embeddings"],challenge:"",solution:"",solutionItems:[],results:[],contentBlocks:[{id:"blk_melissa-grendene_0",data:{text:"<p>Melissa, one of Grendene's best-known brands, faced challenges in offering personalized service at scale. Customers expected fast, efficient interactions and accurate product recommendations. However, manual service and support in physical stores had limitations in response speed and personalization of the experience, especially during peak demand.<br></p><p>Grendene also wanted to improve operational efficiency at points of sale, making it easier to consult product availability, personalization and detailed information for customers.</p>",title:"Desafio"},type:"section"},{id:"mmr1g9r3r65u",data:{url:"https://www.youtube.com/watch?v=7Pcucdby3xY",caption:"",text:""},type:"video"},{id:"57d3oszjbryi",data:{text:"<p>

1MadeinWeb, in partnership with AWS, developed a <strong>Generative AI Virtual Assistant</strong>, capable of transforming Melissa's shopping experience at points of sale. This solution leverages advanced Artificial Intelligence technologies and robust AWS infrastructure to provide personalized, fast, and efficient interactions for consumers.</p><p>Key components of the solution include:</p><ul><li><p><strong>AI Virtual Assistant</strong>: Developed by MadeinWeb, this assistant interacts with customers via chat, answering product questions, suggesting options based on user preferences, and providing timely stock availability information real.</p></li><li><p><strong>Integration with Inventory Systems</strong>: The assistant is integrated with Grendene's inventory management system, ensuring that customers and sellers can access product availability accurately and instantly.</p></li><li><p><strong>AI-Based Personalization</strong>: Using previous sales data and the customer's profile, the assistant suggests personalized products, providing a differentiated shopping experience and increasing opportunities for cross-sell and up-sell.</p></li></ul><p></p>",title:"Solução"},type:"section"},{id:"v4agqsm3cay7",data:{text:"<p>MadeinWeb implemented the solution using AWS services to ensure the scalability, security and efficiency of the application:</p><ul><li><p><strong>Amazon Bedrock:</strong> We used Bedrock to access the Claude3-Sonnet 3.5 text generation model and the Titan Embedding V1 embedding model. The choice for Claude3 Sonnet 3.5 is due to the complexity of the task to be performed by an LLM, which is to identify and extract information from a knowledge base of Melissa products based on user input.</p></li><li><p><strong>Amazon Sagemaker:</strong> We used Sagemaker to train the recommendation model. To do this, we use a processing job and deploy it as a container in ECS. The reason we don't deploy it as an endpoint in Sagemker is related to the cost of the solution, which is one of the requirements of the implemented solution.</p></li></ul><p></p>",title:"Tecnologia utilizada"},type:"section"},{id:"10ij5hkpcmz1",data:{text:"<p>We worked closely with Grendene to create a tailored solution that combined business needs with consumer expectations:</p><ol><li><p><strong>Solution design and architecture</strong>: MadeinWeb developed the solution architecture based on AWS infrastructure to ensure scalability and performance, even in periods of high demand.</p></li><li><p><strong>AI model training and customization</strong>: The team at MadeinWeb used <strong>Amazon SageMaker</strong> to train AI models that could understand consumer preferences and intelligently suggest products.</p></li><li><p><strong>Real-time inventory integration</strong>: The system was integrated directly into Grendene's inventory management system, providing real-time responses about product availability.</p></li></ol><p></p>",title:"Processo de desenvolvimento"},type:"section"},{id:"hab7bwn9cyjz",data:{text:"<p>The solution implemented by MadeinWeb brought significant results for Grendene and the Melissa brand:</p><ul><li><p><strong>Increase in sales</strong>: The virtual assistant generated a significant increase in sales by offering personalized recommendations and cross-selling and up-selling effectively.</p></li><li><p><strong>Improved customer experience</strong>: The agile and personalized interaction with the virtual assistant improved customer satisfaction, providing faster service and efficient.</p></li><li><p><strong>Operational efficiency</strong>: Integration with the real-time inventory system allowed sellers and customers to have instant access to critical information, optimizing service in physical stores.</p></li><li><p><strong>Scalability and performance</strong>: The AWS infrastructure allowed the solution to be scaled to different points of sale without losing performance, ensuring a quality experience even during peaks in demand.</p></li></ul><p></p>",title:"Resultado"},type:"section"},{id:"jb6adc94d7s7",data:{text:"<p>MadeinWeb, using the power of AWS technologies, developed an innovative solution that transformed the shopping experience for Melissa, a Grendene brand, at points of sale. The application of generative AI and integration with inventory systems allowed Grendene to offer personalized and efficie

1nt service, boosting sales and strengthening customer satisfaction.</p>",title:"Conclusão"},type:"section"},{id:"xmf1dizldhvt",data:{text:"Grendene's partnership with AWS and MadeinWeb is now on the company's innovation agenda.",author:"Daniel Gandolfi - Diretor de Negócios Digitais da Grendene"},type:"quote"}],seo:{metaTitle:"Projeto Melissa Grendene | MadeinWeb",metaDescription:"MadeinWeb's AI virtual assistant, integrated with AWS, personalizes Melissa's service and optimizes sales in real time.",canonicalUrl:"https://madeinweb.com.br/projetos/melissa-grendene",ogTitle:"Projeto Melissa Grendene | MadeinWeb",ogDescription:"MadeinWeb's AI virtual assistant, integrated with AWS, personalizes Melissa's service and optimizes sales in real time.",ogImage:"/assets/banner-grendene.webp",noindex:!1,schemaType:"Article",breadcrumbTitle:"Melissa Grendene"}},es:{title:"Melissa lanza un asistente virtual con IA generativa para el retail",excerpt:"El asistente virtual de IA de MadeinWeb, integrado con AWS, personaliza el servicio de Melissa y optimiza las ventas en tiempo real.",sector:"Venta al por menor",category:"IA Generativa",serviceLines:["AI / ML, GenAI & Agentics AI"],technologies:["AWS","Amazon Bedrock","Amazon ECS","Amazon SageMaker","Titan Embeddings"],challenge:"",solution:"",solutionItems:[],results:[],contentBlocks:[{id:"blk_melissa-grendene_0",data:{text:"<p>Melissa, una de las marcas más conocidas de Grendene, enfrentó desafíos para ofrecer un servicio personalizado a escala. Los clientes esperaban interacciones rápidas y eficientes y recomendaciones de productos precisas. Sin embargo, el servicio manual y el soporte en las tiendas físicas tenían limitaciones en la velocidad de respuesta y la personalización de la experiencia, especialmente durante los picos de demanda.<br></p><p>Grendene también quería mejorar la eficiencia operativa en los puntos de venta, facilitando la consulta de disponibilidad de productos, personalización e información detallada para los clientes.</p>",title:"Desafio"},type:"section"},{id:"mmr1g9r3r65u",data:{url:"https://www.youtube.com/watch?v=7Pcucdby3xY",caption:"",text:""},type:"video"},{id:"57d3oszjbryi",data:{text:"<p>MadeinWeb, en alianza con AWS, desarrolló un <strong>Asistente Virtual de IA Generativa</strong>, capaz de transformar la experiencia de compra de Melissa en los puntos de venta. Esta solución aprovecha tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial y una sólida infraestructura de AWS para brindar interacciones personalizadas, rápidas y eficientes para los consumidores.</p><p>Los componentes clave de la solución incluyen:</p><ul><li><p><strong>Asistente virtual de IA</strong>: Desarrollado por MadeinWeb, este asistente interactúa con los clientes a través del chat, respondiendo preguntas sobre productos, sugiriendo opciones basadas en las preferencias del usuario y brindando información real y oportuna sobre disponibilidad de stock.</p></li><li><p><strong>Integración con Sistemas de inventario</strong>: el asistente está integrado con el sistema de gestión de inventario de Grendene, lo que garantiza que los clientes y vendedores puedan acceder a la disponibilidad del producto de forma precisa e instantánea.</p></li><li><p><strong>Personalización basada en IA</strong>: utilizando datos de ventas anteriores y el perfil del cliente, el asistente sugiere productos personalizados, brindando una experiencia de compra diferenciada y aumentando las oportunidades de ventas cruzadas y adicionales.</p></li></ul><p></p>",title:"Solução"},type:"section"},{id:"v4agqsm3cay7",data:{text:"<p>MadeinWeb implementó la solución utilizando servicios de AWS para garantizar la escalabilidad, seguridad y eficiencia de la aplicación:</p><ul><li><p><strong>Amazon Bedrock:</strong> Usamos Bedrock para acceder al modelo de generación de texto Claude3-Sonnet 3.5 y al modelo de incrustación Titan Embedding V1. La elección de Claude3 Sonnet 3.5 se debe a la complejidad de la tarea que debe realizar un LLM, que consiste en identificar y extraer información de una base de conocimientos de los productos Melissa en función de las aportaciones del usuario.</p></li><li><p><strong>Amazon Sagemaker:</strong> Usamos Sagemaker para entrenar el modelo de recomendación. Para hacer esto, utilizamos un trabajo de procesamiento y lo implementamos como un contenedor en ECS. La razón por la que no lo implementamos como punto final en Sagemker está relacionada con el costo de la solución, que es uno de los requisitos de la solución implementada.</p></li></ul><p></p>",title:"Tecnologia utilizada"},type:"section"},{id:"10ij5hkpcmz1",data:{text:"<p>Trabajamos estrechamente con Grendene para crear una solución personalizada que combinara las necesidades empresariales con las expectativas del consumidor:</p><ol><li><p><strong>Diseño y arquitectura de la solución</strong>: MadeinWeb desarrolló la arquitectura de la solución basada en la infraestructura de AWS para garantizar la escalabilidad y el rendimiento, incluso en períodos de alta demanda.</p></li><li><p><strong>Capacitación y personalización del modelo de IA</strong>: el equipo de MadeinWeb utilizó <strong>Amazon SageMaker</strong> para capacitarse Modelos de inteligencia artificial que podrían comprender las preferencias de los consumidores y sugerir productos de manera inteligente.</p></li><li><p><strong>Integración de inventario en tiempo real</strong>: el sistema se integró directamente en el sistema de gestión de inventario de Grendene, brindando respuestas en tiempo real sobre la disponibilidad del producto.</p></li></ol><p></p>",title:"Processo de desenvolvimento"},type:"section"},{id:"hab7bwn9cyjz",data:{text:"<p>La solución implementada por MadeinWeb trajo resultados significativos para Grendene y la marca Melissa:</p><ul><li><p><strong>Aumento de Ventas</strong>: El asistente virtual generó un aumento significativo en las ventas al ofrecer recomendaciones personalizadas y cross-selling y up-selling de manera efectiva.</p></li><li><p><strong>Mejora de la Experiencia del Cliente</strong>: La interacción ágil y personalizada con el asistente virtual mejoró la satisfacción del cliente, brindando un servicio más rápido y eficiente.</p></li><li><p><strong>Eficiencia operativa</strong>: La integración con el sistema de inventario en tiempo real permitió a vendedores y clientes tener acceso instantáneo a información crítica, optimizando el servicio en las tiendas físicas.</p></li><li><p><strong>Escalabilidad y rendimiento</strong>: La infraestructura de AWS permitió escalar la solución a diferentes puntos de venta sin perder rendimiento, garantizando una experiencia de calida

1d incluso durante los picos de actividad. demanda.</p></li></ul><p></p>",title:"Resultado"},type:"section"},{id:"jb6adc94d7s7",data:{text:"<p>MadeinWeb, utilizando el poder de las tecnologías AWS, desarrolló una solución innovadora que transformó la experiencia de compra de Melissa, una marca de Grendene, en los puntos de venta. La aplicación de IA generativa y la integración con sistemas de inventario permitieron a Grendene ofrecer un servicio personalizado y eficiente, impulsando las ventas y fortaleciendo la satisfacción del cliente.</p>",title:"Conclusão"},type:"section"},{id:"xmf1dizldhvt",data:{text:"La asociación de Grendene con AWS y MadeinWeb está ahora en la agenda de innovación de la empresa.",author:"Daniel Gandolfi - Diretor de Negócios Digitais da Grendene"},type:"quote"}],seo:{metaTitle:"Projeto Melissa Grendene | MadeinWeb",metaDescription:"El asistente virtual de IA de MadeinWeb, integrado con AWS, personaliza el servicio de Melissa y optimiza las ventas en tiempo real.",canonicalUrl:"https://madeinweb.com.br/projetos/melissa-grendene",ogTitle:"Projeto Melissa Grendene | MadeinWeb",ogDescription:"El asistente virtual de IA de MadeinWeb, integrado con AWS, personaliza el servicio de Melissa y optimiza las ventas en tiempo real.",ogImage:"/assets/banner-grendene.webp",noindex:!1,schemaType:"Article",breadcrumbTitle:"Melissa Grendene"}}}};export{e as default,e as melissaGrendene};