Em tempos de competição acirrada, quem tem o próprio negócio sabe: o mercado exige modelos cada vez mais eficientes, que sejam capazes de aumentar a produtividade dos colaboradores e, ao mesmo tempo, reduzir custos. A tecnologia tem papel fundamental nesse processo, ajudando as organizações a executar tarefas mais rapidamente e a eliminar funções repetitivas na operação.
A Amazon Web Services tem atuado constantemente nesse sentido, conectando-se com startups e empresas de tecnologia dos mais variados portes ao redor do mundo e oferecendo um portfólio com mais de 200 serviços de infraestrutura e ferramentas tecnológicas. Neste artigo, você conhecerá três histórias lationamericanas que ilustram o poder de transformação proporcionado pelas soluções da AWS.
Rappi: novo banco de dados em tempos de pandemia
Até março de 2020, o segmento de entregas em domicílio vislumbrava apenas uma tendência de crescimento gradual. Com a chegada da pandemia de Covid-19, no entanto, essa realidaed mudou, o que fez o setor deslanchar. Uma pesquisa realizada pela GS&NPD revelou que os gastos com delivery no Brasil cresceram 24% em 2021 na comparação com o ano anterior, chegando à marca de R$ 40,5 bilhões.
O cenário de aumento de pedidos fez com que a startup colombiana Rappi repensasse a sua estrutura de tecnologia. No início de suas operações, a empresa usava um aplicativo monolítico, mas seus engenheiros concluíram que precisavam de um banco de dados capaz de suportar uma abordagem mais flexível e orientada à microsserviços, para que a empresa conseguisse acompanhar o ritmo de inovação do mercado e se manter competitiva.
Depois de testar outros serviços de banco de dados, a Rappi recorreu à AWS para solucionar seus problemas de desempenho, eficiência e escalabilidade com o Amazon DocumentDB. “Precisávamos poder migrar para um banco de dados diferente sem alterar muito o código”, explica Marcelo Soto, head de plataforma de dados da Rappi. Com a migração concluída, a Rappi passou a contar com 2.000 bancos de dados diferentes.
O banco de dados gerenciado do Amazon DocumentDB exige menos manutenção e possui melhor desempenho. Isso permitiu ainda que a equipe da plataforma de dados Rappi passasse a se concentrar em atividades de maior valor agregado, contribuindo para o crescimento do aplicativo em um momento decisivo, quando os clientes mais precisavam do serviço: durante a pandemia. “O Amazon DocumentDB realmente resistiu à mudança de carga sem problemas, praticamente não exigindo trabalho de nossa parte”, diz Soto.
Mercado Livre: traduções automáticas e precisas em escala
Outro mercado que foi altamente influenciado pela pandemia de Covid-19 foi o do varejo. Com as lojas fechadas, as empresas tiveram de começar a criar suas plataformas de e-commerce, ou vender em marketplaces. A varejista argentina Mercado Livre, que conta com mais de 76 milhões de usuários ativos em 18 países, foi uma das companhias que
Com mais de cinco mil vendedores fora da América Latina, o idioma da plataforma passou a ser um desafio para a expansão do negócio. Normalmente, os lojistas que operavam fora da região precisavam que a transcrição dos produtos e o funcionamento do site fossem em inglês. Assim, o Mercado Livre precisou de uma solução rápida para traduzir com precisão as informações dos vendedores que falavam, majoritariamente, português e espanhol.
A empresa recorreu, então, ao Amazon Translate, o serviço de tradução automática personalizável da AWS. “Com o Amazon Translate gerenciamos mais de dois milhões de traduções de títulos e descrições de produtos, todas as semanas, do inglês para espanhol e português”, afirma Franco Yadon, especialista sênior do Mercado Livre. Por meio de modelos de Machine Learning, a ferramenta permite que os vendedores do Mercado Livre listem seus produtos quase imediatamente, aumentando sua velocidade de entrada no mercado.
Uma API interna permite que os vendedores interajam com o serviço de tradução e realizem traduções quase em tempo real e em lote. Com o Amazon Translate, o Mercado Livre consegue processar mais de 10 milhões de caracteres por hora, incluindo 5 milhões de inglês para espanhol e 3 milhões de inglês para português. “A qualidade da tradução é essencial para que o comprador entenda o que está comprando e o vendedor não tenha má experiência na criação de seus catálogos”, destaca Yadon.
EBANX: leads qualificados e taxa de conversão maior
Há pouco mais de 10 anos, o comércio eletrônico começava a ganhar visibilidade no Brasil. Mas muitos consumidores esbarravam em um problema quando tentavam fazer compras em sites de outros países: a falta de um método de pagamento aceito em lojas virtuais estrangeiras. Foi aí que os fundadores do EBANX vislumbraram uma oportunidade e, em 2012, criaram a fintech que, atualmente, processa pagamentos para sites de todo o mundo em nove países da América Latina.
O gerente de geração de demanda do EBANX, Ronaldo Bitencourt, explica que, devido a legislações específicas e a normas internas, a empresa não pode processar pagamentos para determinados segmentos, como medicamentos ou jogos de azar. Portanto, identificar os perfis de potenciais clientes e o tipo de produto que vendiam era uma das principais dificuldades que o EBANX enfrentava.
Segundo ele, do total de potenciais clientes que procuravam o EBANX, apenas cerca de 7% a 8% eram qualificados. Com o aumento do volume de leads, o processo interno de qualificação criado pela empresa tornou-se impreciso e demorado. Diante disso, no fim de 2019, surgiu a ideia de desenvolver um modelo de Inteligência Artificial que aprimorasse o processo, qualificando os leads à medida que chegavam ao pipeline de vendas do EBANX.
Com infraestrutura baseada na AWS, a solução de Lead Score reduziu em 55% o tempo de qualificação de leads e elevou a taxa de conversões de 7% para 15%. O líder do time de Data Science do EBANX, Felipe Brandão, explica que a classificação do lead é fundamental para a definição das ações da área comercial. “Com os serviços da AWS, utilizamos um modelo próprio do EBANX, que classifica o lead e traz a probabilidade de conversão desse cliente, apresentada em cinco flags: very low, low, medium, high e very high. Essa é a informação que segue para o comercial”.
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Episódio 1
Episódio 2
Episódio 3
Episódio 4
Episódio 5
Episódio 6
Episódio 7
