Retalho de primeiros princípios
Features vêm da realidade paga e da navegação—não de vanity metrics—para os scores refletirem eventos com dinheiro.
Camada de aprendizagem
Percebe clientes à velocidade do comércio
Cada checkout afina o retrato—percursos RFM, propensões, mudanças ao nível do país e narrativas opcionais escritas pela IA. Antecipa picos, detecta suavidade cedo e faz merchandising com provas.
[ No nosso centro ]
Sinal a partir de cada compra
A base de dados principal continua a fonte de verdade enquanto uma feature store separada aprende em três níveis: compradores, cada loja e mercados inteiros. Os modelos rodam onde a sua stack já vive.
0
Níveis de comportamento
Cliente · Loja · País
0+
Outputs de modelo
CLV, churn, previsões e mais
0h
IA em batch
Cadência do analista IA
∞
Profundidade de embeddings
Busca vetorial · RAG
[ Como pensamos ]
Escala sem rearquitetura
A mesma arquitetura serve uma boutique e um rollup multi-país; o âmbito cresce com o catálogo.
Insights todas as noites
Jobs agendados e hooks em tempo real mantêm tudo fresco; métricas e jobs registam o que a IA processou.
[ Infraestrutura ]
IA industrial, UI calma para o lojista
IA da Etrovvo à superfície; raciocínio em batch, geração de narrativas e embeddings semânticos — tudo por tenant.
Etrovvo AIVision AIReal-time analyticsForecasting
[ Capacidades ]
O que chega ao seu console
Sem laboratório de dados à parte. Tudo junto a pedidos, catálogo e pagamentos.
Previsões
Procura e receita
Perspectivas ao nível da loja, tempo até à próxima compra e sinais de valor para ritmar promoções e stock.
Risco
Churn e picos
Probabilidades e alertas estatísticos mostram fraqueza ou picos de procura antes de surpreender.
Merchandising
Cesto e categorias
Regras de associação e movers de categoria mostram bundles e tendências—não só SKUs isolados.
Marketplace
Aprendizagem transversal
Rollups de compradores, fornecedores e recs em cache quando você vende no carrinho compartilhado Etrovvo.
Momentos
Comportamento de curto prazo
Sinais “a observar” e micro-eventos captam janelas de hype que lançamentos e collabs criam.
Narrativa
Briefings de IA
Narrativas em batch opcionais traduzem features em texto que líderes leem.
[ Ritmo operacional ]
Como a camada corre
ETL reconstrói perfis `lm_*` por organização, país e âmbito marketplace.
Pedidos pagas acrescentam `lm_events` para janelas honestas entre batches.
Crons submit/collect transformam JSON de features em resumos da IA em escala.
Embeddings permitem recuperação semântica junto do ML clássico—mesma espinha de dados.
Etrovvo
Opera com evidência
Crie uma organização, ligue pagamentos e deixe a Etrovvo aprender com cestos reais.