Ia & e-comm S L I D E 1 ©1999 Fábio Buchmann o agente vai às compras ia & e-comm.

ia & e-commS L I D E 1

©1999 Fábio Buchmann

“o agente vai às compras”

ia & e-comm



conteúdo motivação inicial comércio eletrônico convencional evolução do comércio eletrônico modelo de comportamento de compra perspectivas conclusão



mas por que e-comm? vendas no varejo on-line

– 1996 U$600 Milhões– 1997 > U$2 Bilhões

• U$800 Milhões entre o Dia de Ação de Graças e o Natal

– 2001 U$17 Bilhões vendas on-line em atacado

– 1997: U$8 Bilhões– 2002: U$327 Bilhões(Source: Forrester Research & Yankee Group 1997)



e-comm convencional o processo é similar a um posto de

auto-atendimento. nenhum comportamento inteligente é inserido.

– Deve-se saber o que quer (o que?).– Deve-se saber os sites (onde?).– Não há como negociar (como?).

quase todo controle está a cargo do usuário. – O site pode algumas vezes fazer sugestões



e-comm convencional qualidades:

– comodidade de não ter que sair de casa para comprar o que deseja.

– grande variedade de título para a escolha.• ‘sempre’ se encontra o que deseja.

problemas– existe pouca interação (sem negociação, sem ajuda à

escolha, sem proposta de produto alternativo, etc.): SEM VENDEDOR

– o usuário tem que pesquisar em várias lojas (cadastrando-se) para encontrar o que deseja e em melhores condições.



(r)evolução do e-comm hoje:

– informação– marketing– processamento do pedido

amanhã:– shoppings eletrônicos– agentes fazendo lançes em leilões

USUÁRIO = BUSCA DE INFORMAÇÕES, TOMADA DE

DECISÃO & COMPRA

AUTOMATIZADO = BUSCA DE INFORMAÇÕES, TOMADA DE

DECISÃO & COMPRA



novo mundo do e-comm

oportunidades vendedor– canal eficiente– amplo mercado

oportunidades consumidor– escolha– conveniência

desafios vendedor– atenção do consumidor– lealdade do consumidor

desafios consumidor– encontrar o que quer– segurança e privacidade



tecnologia-chave: agentes mas por que agentes?

– personalizados, pró-ativos, autônomos, adaptativos

– agentes fazem a ligação entre consumidores e vendedores

– agentes podem representar consumidores e vendedores



ELECTRONIC MARKET

CONSUMIDOR VENDEDOR

... E OUTROS AGENTES

AGENTE DE VENDA

necessidadesde compra,critérios epreferências,etc.

regras de ofertade preços, infodos produtos,etc.

AGENTE DE COMPRA

tecnologia-chave: agentes

NEGOCIAÇÃO !



buying behaviour model várias teorias descritivas e modelos

para capturar comportamentos de compra - buying behaviour.

NICOSIA MODEL, HOWARD SHETH MODEL, ENGEL BLACKWELL MODEL BETTMAN INFORMATION-PROCESSING MODEL, ANDREASEN MODEL

todos eles têm alguns - 6 - estágios em comum



buying behaviour model need identification product brokering merchant brokering negotiation purchase and delivery product service and evaluation

MEDIADOSPOR AGENTES



need identification agentes de notificação

catálogo deitens

perfil consum.

John Grishamscience fictionbook x < $12.00...

item1item2item3...

gerenciamento de perfil

CONSUMIDORCONSUMIDOR AGENTE NEGÓCIO

casamento perfil catálogo

notificações por e-mail



need identification agentes de notificação

– exemplos: • amazon.com (novos livros disponíveis)• fastparts.com (novos lançes afetam os seus)• classifieds 2000 (produto específico disponível por

um preço específico)

– produtos: • Firefly, Microsoft, Oracle, ...



need identification amazon.com



product brokering agentes de recomendação

catálogode itens

zip, age, genderpurchase historyexpressed preferencesimplicit preferencesexpressed constraints...

item1item2item3...

gerenciamento de perfil

perfil do consumidor

CONSUMIDOR AGENTE NEGÓCIO

serviço de alto-nível,personalizado.(suporte a decisões, recomendações, ...)



product brokering agentes de recomendação

– técnicas:• baseadas em regras• data-minig:

– padrões relacionados a características de produtos– padrões entre consumidores

• filtros baseados em restrições– exemplos:

• amazon.com, barnesandnoble.com, ZDNet.com, mylaunch.com, ...



product brokering personalogic - AOL



merchant brokering agentes de comparação.

SITE

expressed needs for a product,constraints &conditions,...

item1item2item3...

perfil do consumidor

CONSUMIDOR AGENTE NEGÓCIO

...

...extrai informação de múltiplossites sobre produtos que o usuáriodeseja



merchant brokering agentes de comparação.

– exemplos: • bargainfinder• jango (excite)• fido• priceline• …

– produtos: • agentsoft, Israel• junglee



merchant brokering jango - excite



merchant brokering limitações dos agentes de comparação

– qual a reputação desses vendedores? oferecem garantias, contratos de serviço? o produto está normalmente disponível? qual o tempo médio de entrega? quanto vai custar a mais?

– um bom agente de vendas deveria responder a essas questões para ajudar o consumidor a tomar uma decisão de compra mais consciente...



negotiation agentes de negociação.

CONSUMIDOR VENDEDORAGENTE DE VENDA

necessidadesde compra,critérios epreferências,etc.

regras de ofertade preços, infodos produtos,etc.

AGENTE DE COMPRA

negociação sobrea transação



negotiation como ocorre a negociação

ontologias

personalização

reputação e confiança

Nomes e características de produtos padronizados

Modelos usuário/produtoe preferência de serviços

Mecanismos que garantam qualidade e confiança

entrada NEGOCIAÇÃO



negotiation automatizando a negociação.

– pesquisa:• Kasbah - MarketMaker (MIT Media Lab)• Tete-a-Tete (MIT Media Lab)• AuctionBot (Univ. of Michigan)• ...

– produtos comerciais:• Moai Technologies, Inc• BusinessBots, Inc• Veo Systems, Inc• Optimark, Inc



negotiation kasbah consumer agent

Buy: Eva Luna by Isabel Allende– Description: paperback– Condition: new– Deadline: March 10th,1997– Start price: $8.00; Max. price: $15.00– Strategy: tough bargainer– Location: local– Level of Autonomy: check before transaction– Reporting Method: event based



negotiation kasbah retailer agent

Sell: paperback novel– determine price based on:

• # in stock• how well been selling recently• is customer loyal• is customer buying other books• is customer paying cash• average price book on market• quantity being bought

– Level of Autonomy: check before transaction– Reporting Method: event based



negotiation T @ T - MIT Media Lab

m1 m2 ...

p1

p2

...

$ $

BF & Jango

m1 m2 ...

p1

p2

...

Tete-a-Tete (T@T)



negotiation T @ T : negociação integrada

protocolo de negociação– negociação argumentativa (criticas & contra-propostas)– restrição de satisfação distribuída (DCSP)

decision suporte a decisão– teoria de utilidade multi-atributo (MAUT)

agentede compra

consumidor agentesde venda

lojas



negotiation T @ T : negociação integrada



negotiation AuctionBot



negotiation AuctionWeb

Auction Fever!Auction Fever!



abrangência



iniciativas locais i-Shop (?) - http://www/~gep/shop

– tete-a-tete– possui algumas características que não são

encontradas em nenhum outro:• oferta de produto alternativo, baseado em

satisfação multivalorada• negociação de preço variável pela quantidade• formalizado “descentemente” e

matematicamente, usando teoria dos jogos.



perspectivas do e-comm agentes no servidor agentes na máquina do cliente sistemas integrados online/offline integração em computadores móveis:

– pagers, telefones, carros, etc



interoperabilidade Principais iniciativas que vão fazer a

tecnologia se expandir– OPS [open profiling standard]– XML [extended markup language]– JEPI [joint eletronic payment initiative]



conclusões preços mais baixos (em 87% dos casos,

segundo a E&Y) maior eficiência marcas ficam menos importantes conhecer o consumidor = ter o

consumidor



conclusões agentes têm a potencialidade de reduzir

drasticamente os custos de transação no comércio eletrônico e revolucionar o modo como faremos comércio no futuro



referências[1] E-Commerce Study on MIT. URL:

<http://ecommerce.media.mit.edu>

[2] Personalogic. URL:

<http://www.personalogic.com>

[3] Firefly. URL:

<http://www.firefly.com>

[4] Market Maker. URL:

<http://maker.media.mit.edu>

[5] ActionBot. URL:

<http://auction.eecs.umich.edu>

[6] Tete-a-Tete. URL:

<http://ecommerce.media.mit.edu/tete-a-tete/index.html>

[7] Jango. URL:

<http://jango.excite.com>



referências[8] A. Moukas, R. Guttman, G. Zacharia and P. Maes. "Agent-mediated

Electronic Commerce: An MIT Media Laboratory Perspective." To appear in International Journal of Electronic Commerce, 1999 Issue.

[9] P. Maes, R. Guttman and A. Moukas. "Agents that Buy and Sell: Transforming Commerce as we Know It." Communications of the ACM, March 1999 Issue.

[10] A. Moukas, R. Guttman, and P. Maes. "Agent-mediated Electronic Commerce: An MIT Media Laboratory Perspective." Proceedings of the First International Conference on Electronic Commerce (ICEC'98), Seoul, Korea, April 1998.

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