InícioNotíciasLançamentosSolução de IA personaliza experiência do consumidor com leitura inteligente de dados

Solução de IA personaliza experiência do consumidor com leitura inteligente de dados

Uma solução desenvolvida para o Chatbot da Perdigão, marca de alimentos mais escolhida pelos lares no Brasil¹, é a primeira do mundo do setor de alimentos a ler conteúdos de áudios, fotos e mensagens de texto compartilhados pelos usuários para a identificação de ingredientes e, a partir das informações coletadas, criar receitas personalizadas. Com execução da marca Perdigão e das áreas de Marketing e CRM da MBRF em parceria com a Marketdata&Match, DTI e WPPFLOW, a ferramenta busca aprimorar a experiência do consumidor ao conectar tecnologia e conveniência de forma natural, com maior praticidade e acessibilidade.

“A MBRF tem como compromisso permanente a qualidade e as necessidades dos consumidores — é isso que mantém nossas marcas como sinônimo de confiança e excelência. A Perdigão é exemplo dessa trajetória. Manter-se relevante por mais de 90 anos exige inovação constante, e é esse espírito pioneiro que guia cada evolução da marca, inclusive em sua frente digital. Com essa nova solução, a Perdigão reforça sua vocação para inovar e aprimorar a experiência dos consumidores, unindo tecnologia, sabor e relações humanas de forma intuitiva e inspiradora”, afirma Luiz Franco, diretor de Marketing e Inovação da MBRF.

A jornada do consumidor começa com o reconhecimento de informações enviadas pelos usuários via Chatbot Perdigão. Se a interação ocorre via áudio, a tecnologia utiliza o recurso Speech-to-Text da Google Cloud Platform, que realiza a transcrição automática das falas. Em seguida, o modelo Gemini 2.5 Flash, também da Google Cloud, analisa o conteúdo e identifica padrões importantes, personalizando a experiência. Neste processo, o sistema destaca elementos-chave como ingredientes mencionados, tipo de ocasião, número de pessoas e tempo disponível para preparo.

Na interação via imagem, a tecnologia vai além do reconhecimento básico de ingredientes. O modelo implementado é capaz de identificar detalhes visuais, gerando insights não apenas úteis para criar sugestões culinárias, como também para compreender preferências de comportamento e consumo.

Após coletar e interpretar todas as informações, o sistema utiliza a API da Perdigão para buscar e entregar a receita mais adequada ao perfil e ao contexto de cada usuário. Para Ramon Finelli, diretor de Novos Negócios da DTI, a novidade eleva a experiência do consumidor a um patamar inédito, liderando globalmente a convergência entre o marketing conversacional e a inteligência artificial para transformar o consumo em uma experiência personalizada, interativa e que reduz o desperdício de alimentos. “Essa solução evidencia como a inteligência artificial tem o poder de transformar interações cotidianas, agregando valor à jornada de consumo ao oferecer experiências mais práticas, personalizadas e conectadas às necessidades do público,” finaliza Ramon.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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