Melissa Bridgeford, Co-Fundadora e CEO da Wizard – Série de Entrevistas

Melissa Bridgeford, Co-fundadora e CEO da Wizard, é uma empreendedora experiente e investidora focada em transformar o comércio digital por meio de experiências impulsionadas por IA. Atualmente, ela lidera a Wizard, uma plataforma de agente de compras nativa em IA, construída sobre seu sucesso anterior como fundadora da Stylust, uma empresa de comércio conversacional que foi posteriormente adquirida e se tornou a base para a Wizard. Antes de entrar no mundo dos startups, ela ocupou cargos seniores em finanças, incluindo Diretora da Guggenheim Partners e Sócia da Cain Hoy Enterprises, onde desenvolveu uma profunda expertise em estratégia de investimento e inovação focada no consumidor.

Wizard é um agente de compras nativo em IA projetado para simplificar as compras online, atuando como um intermediário inteligente entre os consumidores e os varejistas. A plataforma utiliza IA para analisar dados de produtos, avaliações e sinais online mais amplos para entregar um conjunto pequeno e altamente relevante de recomendações, em vez de sobrecarregar os usuários com opções infinitas. Ao permitir que os usuários pesquisem, comparem e completem compras dentro de uma experiência única e simplificada, a Wizard visa eliminar a sobrecarga de escolhas e redefinir o comércio eletrônico por meio da descoberta e tomada de decisões impulsionadas por agentes.

Você anteriormente fundou a plataforma de comércio conversacional Stylust antes de lançar a Wizard ao lado de Marc Lore. Quais lições da construção da Stylust moldaram sua visão para a Wizard, e o que a convenceu de que era o momento certo para construir um agente de compras totalmente nativo em IA?

O produto da Stylust foi um Agente de Compras de IA antes que esse termo existisse. Era então chamado de comércio conversacional, mas a mesma visão de produto – uma interface conversacional, com tecnologia que encontrava os melhores produtos em toda a web, e checkout universal. Na Wizard, estamos focados em construir o Agente de Compras de IA de melhor desempenho, e o mercado agora está se aproximando dessa visão. A era do comércio de agentes chegou e a Wizard está posicionada para vencê-la.

A Wizard entrou em um campo de assistentes de compras de IA em rápida evolução. Qual lacuna no cenário de comércio eletrônico fez com que você se sentisse confiante de que ainda havia um espaço significativo para um novo entrante?

A Wizard é o primeiro agente nativo em IA projetado especificamente para comércio eletrônico. Acreditamos que o mercado está aberto para o Agente de Compras de IA de melhor desempenho capturar a confiança do consumidor e, eventualmente, sua participação de mente e carteira. Os agentes generalistas estão entregando uma experiência de bate-papo, não uma experiência de compras – gerando resultados de busca com links de produtos compráveis apenas 9% do tempo. E os agentes de mercado estão gerando resultados de busca infestados com 54% de anúncios. A Wizard entrega resultados de busca compráveis 100% do tempo com 0% de anúncios. Encontramos o melhor produto em toda a web, fazemos o trabalho para ajudá-lo a tomar a decisão certa e fornecemos checkout nativo, tudo em um só lugar. Compras simplificadas.

Do ponto de vista técnico, quais decisões arquitetônicas foram necessárias para construir um sistema capaz de interpretar consultas de compras complexas e avaliar produtos em toda a web?

Fomos intencionais ao arquitetar a Wizard para recuperação em tempo real, com pipelines de pesquisa offline para que as recomendações não precisem comprometer a profundidade com a velocidade. Em paralelo, co-desenvolvemos um quadro de avaliação proprietário ao lado de nossos modelos, permitindo melhorias contínuas de precisão, observabilidade forte e validação de comércio orientada mais rigorosa do que os agentes generalistas típicos. Construído nativo em IA para comércio eletrônico significa que a Wizard está resolvendo os desafios mais difíceis no comércio impulsionado por IA.

Seu sistema analisa atributos de produtos, avaliações e fontes editoriais para gerar recomendações. Como o sistema de classificação da Wizard pondera sinais objetivos, como especificações e preços, contra entradas mais subjetivas, como avaliações de clientes e comentários editoriais?

Nosso sistema é construído sobre a convicção de que as preferências dos usuários variam amplamente, então usamos uma estratégia de busca e classificação em múltiplas etapas que ajusta dinamicamente a relevância, qualidade, popularidade e sinais de valor com base no contexto conversacional e nos casos de uso do cliente. Com milhares de dimensões de produtos estruturadas em nosso catálogo, o modelo pode adaptar classificações para recursos altamente específicos, equilibrando dados objetivos (por exemplo, especificações, preço) com entradas subjetivas (por exemplo, avaliações, sentimento editorial).

A Wizard intencionalmente limita as recomendações aos cinco principais produtos, em vez de apresentar centenas de resultados. Quais insights sobre o comportamento do consumidor levaram sua equipe a adotar essa abordagem?

Chegamos a essa abordagem por meio de experimentação rápida, combinando entrevistas com usuários, testes e observação do comportamento real. Descobrimos que cinco resultados consistentemente atingem o ponto doce – transformando a experiência de busca tradicional em algo que se sente mais como magia curada. Uma lista de cinco resultados focados reduz a sobrecarga cognitiva, preservando ainda a escolha, e performou bem em ambos os tipos de usuários: aqueles que gostam de navegar e aqueles que desejam tomar uma decisão rápida e confiante sem precisar vasculhar centenas de opções.

Os agentes de IA estão começando a redefinir como os consumidores descobrem e avaliam produtos online. Você vê o comércio impulsionado por agentes eventualmente substituindo as interfaces de comércio eletrônico baseadas em busca tradicionais, ou os dois modelos evoluirão juntos?

Sim, os Agentes de IA substituirão os sites como a principal interface de compras e desacoplarão os consumidores de seu comportamento atual de comprar em vários sites, abas e plataformas. Em vez disso, os consumidores irão para seu Agente de IA confiável para descobrir, decidir e comprar todas as suas necessidades de compras, em um só lugar.

A Wizard recentemente lançou integrações de checkout nativas com varejistas principais, permitindo que os usuários se movam da descoberta à compra dentro de uma interface única. Como essas integrações mudam a relação entre varejistas, plataformas e consumidores?

As integrações com varejistas aprofundam a relação com os varejistas, desde a busca até o checkout. No lado dos dados, as integrações permitem que a Wizard entregue maior precisão e visibilidade do catálogo de produtos dos varejistas em nossos resultados de busca para que os consumidores possam descobrir. A Wizard ajuda os consumidores a tomar decisões confiantes sobre o melhor produto e – com nossas integrações de checkout com varejistas – checkout de forma nativa em um só lugar. A Wizard guia os usuários da descoberta à compra dentro de uma interface única, entregando a experiência do “santo graal” da era do comércio de agentes para os consumidores, enquanto impulsiona o volume de pedidos incremental para nossos parceiros varejistas.

À medida que os sistemas de IA atuam cada vez mais como intermediários entre compradores e vendedores, quais incentivos ou preocupações os varejistas têm ao decidir se devem se associar a agentes de compras de IA?

Os varejistas estão ansiosos para se associar a Agentes de IA, pois os veem como um novo canal de distribuição na era do comércio de agentes, que impulsionará o volume de pedidos incremental diretamente para os varejistas. Eles são incentivados a ter seus catálogos de produtos vistos dentro dos resultados de busca dos Agentes de IA para que os consumidores possam descobrir seus produtos e comprá-los imediatamente. Além disso, os varejistas também são incentivados a capturar as análises de dados dos Agentes de IA, que são ricas em informações valiosas sobre o comportamento e preferências do consumidor, que podem ajudar os vendedores a otimizar a posição de seus produtos para os consumidores descobrirem e comprarem.

Seu sistema depende de grandes volumes de dados de produtos em muitas categorias. Quais são os principais desafios técnicos para manter informações de produtos precisas, atualizadas e imparciais em escala?

Aggregar a web aberta em um mercado unificado e comprável introduz desafios como desambiguação de produtos, frescor de dados e confiabilidade de sinais, especialmente com o surgimento de conteúdo gerado por IA que inunda a web. Para lidar com isso, construímos uma camada de curadoria que filtra spam e conteúdo de baixa qualidade, enquanto também integra diretamente com os principais varejistas e pipelines de ingestão de dados para refrescar e validar continuamente os dados de produtos em escala.

Olhando para os próximos cinco anos, como você espera que os agentes de IA redefinam as plataformas de comércio eletrônico e influenciem como os consumidores tomam decisões de compra?

Até 2030, os Agentes de IA terão adotado a maioria como a principal interface de compras para os consumidores globalmente. Os consumidores irão para seu Agente de IA confiável para descobrir, decidir e checkout em um só lugar, para todas as suas necessidades de compras. Após busca inteligente e checkout nativo, a personalização é o terceiro pilar que superpotencializará a experiência do Agente de IA com não apenas resultados de busca hiperpersonalizados, mas também sugestões de compras proativas e previsíveis – como, é o aniversário da sua esposa no próximo mês e aqui estão três presentes que ela amará, e você toca para comprá-los todos no local. A Wizard aprenderá seus hábitos, hobbies, marcos e estilo de vida para ficar um passo à frente, prevendo exatamente o que você precisa antes mesmo de ter que perguntar.

Obrigado pela grande entrevista, qualquer um interessado em como os agentes de IA estão redefinindo a descoberta de produtos, tomada de decisões e o futuro do comércio eletrônico deve explorar Wizard.