“o agente vai às compras”

1. ia & e-comm “o agente vai às compras”

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

3. 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)

4. e-comm convencional • o processo é similar a um posto deauto-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

5. 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.

6. (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

7. 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 novo mundo do e-comm

8. 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

9. ELECTRONIC MARKET VENDEDOR CONSUMIDOR AGENTE DE COMPRA AGENTE DE VENDA necessidades de compra, critérios e preferências, etc. regras de oferta de preços, info dos produtos, etc. NEGOCIAÇÃO ! ... E OUTROS AGENTES tecnologia-chave: agentes

10. 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

11. buying behaviour model • need identification • product brokering • merchant brokering • negotiation • purchase and delivery • product service and evaluation MEDIADOS POR AGENTES

12. AGENTE NEGÓCIO CONSUMIDOR perfil consum. catálogo de itens John Grisham science fiction book x < $12.00 ... gerenciamento de perfil item1 item2 item3 ... casamento perfil  catálogo notificações por e-mail need identification • agentes de notificação

13. 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, ...

14. need identification • amazon.com

15. CONSUMIDOR AGENTE NEGÓCIO perfil do consumidor catálogo de itens gerenciamento de perfil zip, age, gender purchase history expressed preferences implicit preferences expressed constraints ... item1 item2 item3 ... serviço de alto-nível, personalizado. (suporte a decisões, recomendações, ...) product brokering • agentes de recomendação

16. 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, ...

17. product brokering • personalogic - AOL

18. product brokering • personalogic - AOL

19. ... CONSUMIDOR AGENTE NEGÓCIO perfil do consumidor SITE item1 item2 item3 ... expressed needs for a product, constraints & conditions, ... extrai informação de múltiplos sites sobre produtos que o usuário deseja ... merchant brokering • agentes de comparação.

20. merchant brokering • agentes de comparação. • exemplos: • bargainfinder • jango (excite) • fido • priceline • … • produtos: • agentsoft, Israel • junglee

21. merchant brokering • jango - excite

22. 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...

23. VENDEDOR CONSUMIDOR AGENTE DE COMPRA AGENTE DE VENDA necessidades de compra, critérios e preferências, etc. regras de oferta de preços, info dos produtos, etc. negociação sobre a transação negotiation • agentes de negociação.

24. negotiation • como ocorre a negociação Nomes e características de produtos padronizados ontologias entrada Modelos usuário/produto e preferência de serviços personalização NEGOCIAÇÃO Mecanismos que garantam qualidade e confiança reputação e confiança

25. 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

26. 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

27. 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

28. negotiation • T @ T - MIT Media Lab

29. consumidor agente de compra agentes de venda lojas 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)

30. negotiation • T @ T : negociação integrada

31. negotiation • AuctionBot

32. negotiation • AuctionWeb Auction Fever!

33. abrangência

34. 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.

35. perspectivas do e-comm • agentes no servidor • agentes na máquina do cliente • sistemas integrados online/offline • integração em computadores móveis: • pagers, telefones, carros, etc

36. interoperabilidade • Principais iniciativas que vão fazer a tecnologia se expandir • OPS [open profiling standard] • XML [extended markup language] • JEPI [joint eletronic payment initiative]

37. conclusões • preços mais baixos (em 87% dos casos, segundo a E&Y) • maior eficiência • marcas ficam menos importantes • conhecer o consumidor = ter o consumidor

38. conclusões • agentes têm a potencialidade de reduzir drasticamente os custos de transação no comércio eletrônico e revolucionar o modo como faremos comércio no futuro

39. 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>

40. 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.