TA
TapestryCoach; Kate Spade; Stuart Weitzman · Estados Unidos · 2024

Tell Rexy / Ask Rexy

Conhecimento rico dos vendedores sobre clientes e demanda local ficava disperso, difícil de consolidar e pouco acionável no nível corporativo. A solução adotada foi: Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock.

EscaladoEvidência A · Forte
Escala: Coach — América do Norte; expansão para outras marcasInício: 2024

RELATO DO CASE

O que a empresa fez

01
O problema original
Conhecimento rico dos vendedores sobre clientes e demanda local ficava disperso, difícil de consolidar e pouco acionável no nível corporativo.
Como era antes
Feedback era coletado por mecanismos mais rígidos, com pouca riqueza contextual e necessidade de síntese manual.
02
O objetivo
Capturar feedback da ponta em escala, sintetizá-lo e permitir consulta para apoiar merchandising, estoque e decisões corporativas.
A solução de IA
Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock.

Como funciona

Associados registram observações em dispositivos de loja; voz pode ser transcrita e traduzida; o feedback alimenta uma base consultada por GenAI para gerar insights.

Dispositivo/POS → voz/texto → Transcribe/Translate → base de feedback → Bedrock/Ask Rexy → insight.

Dados utilizados

Feedback de associados; observações de clientes; necessidades de produto; contexto de loja; transcrições; traduções.

Decisão apoiada

Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Ação gerada

Insight para estoque/merchandising e consultas corporativas sobre feedback consolidado.

O que continua sob decisão humana

Sim

O que fica com a IA
Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock.
Quem utiliza
Associados de loja; analistas; merchandising; liderança corporativa.
Integração ao processo
Dispositivo/POS → voz/texto → Transcribe/Translate → base de feedback → Bedrock/Ask Rexy → insight.
Limitações
Feedback humano pode conter vieses e ruído; resultados são reportados pela empresa/AWS; redução de perda de venda é apresentada como potencial, não como percentual medido.
Riscos reportados no case
Feedback humano pode conter vieses e ruído; resultados são reportados pela empresa/AWS; redução de perda de venda é apresentada como potencial, não como percentual medido.

EVIDÊNCIAS DO CASE

Resultados publicados

Resultado medido30.000 aprox. / feedbacks

Feedbacks coletados em 1 ano

Direção
Sem direção
Período
1 ano
Escopo
A Tapestry reporta maior capacidade de captar demanda local, melhorar decisões de estoque e acelerar o desenvolvimento de novas aplicações de GenAI. A métrica deve ser interpretada no escopo de maturidade do case: Escalado.
Confiança
Alta
Contexto
AWS apresenta escala e métricas de adoção reportadas pela Tapestry.
AWS / Tapestry
Resultado medido8 semanas

Tempo para desenvolver Ask Rexy

Direção
Sem direção
Escopo
A Tapestry reporta maior capacidade de captar demanda local, melhorar decisões de estoque e acelerar o desenvolvimento de novas aplicações de GenAI. A métrica deve ser interpretada no escopo de maturidade do case: Escalado.
Confiança
Alta
Contexto
AWS apresenta escala e métricas de adoção reportadas pela Tapestry.
AWS / Tapestry
Resultado medido10 x mais rápido

Aceleração de novas soluções GenAI

Direção
Sem direção
Escopo
A Tapestry reporta maior capacidade de captar demanda local, melhorar decisões de estoque e acelerar o desenvolvimento de novas aplicações de GenAI. A métrica deve ser interpretada no escopo de maturidade do case: Escalado.
Confiança
Alta
Contexto
AWS apresenta escala e métricas de adoção reportadas pela Tapestry.
AWS / Tapestry
Síntese dos resultados
A Tapestry reporta maior capacidade de captar demanda local, melhorar decisões de estoque e acelerar o desenvolvimento de novas aplicações de GenAI.
Benefícios
Escuta da ponta em escala; melhor leitura de demanda local; conexão loja-corporativo; maior velocidade de inovação.
Evidência A

AWS apresenta escala e métricas de adoção reportadas pela Tapestry.

O nível representa a força da evidência disponível na biblioteca, não uma avaliação da empresa.

Problemas AMEM relacionados

Relação principal

P03Gestão reativa

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Gestão reativa de problemas e oportunidades”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância5 / 5
Relação forte

P14Sinal sem ação

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Sinais de mercado demoram a virar decisão”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância4 / 5
Relação forte

P15Mudança de comportamento

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Antecipação de mudanças no comportamento do consumidor”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância4 / 5
Relação forte

P27Estoque e grade

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Definição inadequada de estoque, cobertura e grade”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância4 / 5
Relação relacionada

P35Copiloto do vendedor

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Vendedor demora para encontrar informação comercial”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância3 / 5
Relação relacionada

P45Conhecimento organizacional

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Conhecimento concentrado e difícil de localizar”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância3 / 5
Relação relacionada

P49Acesso à informação

O case utiliza Tell Rexy para captura de feedback e Ask Rexy como chatbot de consulta sobre a base de feedback, apoiados por Amazon Bedrock. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Informação pouco acessível para quem decide”. A decisão apoiada no case é: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?

Relevância3 / 5

Capacidades de IA utilizadas

Mineração de Texto, Tema, Sentimento e Intenção

Papel
Extrair temas e intenção
Aplicação
No case Tell Rexy / Ask Rexy, a capacidade “Mineração de Texto, Tema, Sentimento e Intenção” contribui para: Associados registram observações em dispositivos de loja; voz pode ser transcrita e traduzida; o feedback alimenta uma base consultada por GenAI para gerar insights. A saída apoia a decisão: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?
Tecnologia
GenAI/LLM; NLP; Speech-to-text; Tradução automática
Fornecedor
AWS — Bedrock / Transcribe / Translate
Importância5 / 5

Sumarização e Síntese

Papel
Resumir e sintetizar
Aplicação
No case Tell Rexy / Ask Rexy, a capacidade “Sumarização e Síntese” contribui para: Associados registram observações em dispositivos de loja; voz pode ser transcrita e traduzida; o feedback alimenta uma base consultada por GenAI para gerar insights. A saída apoia a decisão: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?
Tecnologia
GenAI/LLM; NLP; Speech-to-text; Tradução automática
Fornecedor
AWS — Bedrock / Transcribe / Translate
Importância4 / 5

Reconhecimento de Voz e Interfaces Conversacionais por Voz

Papel
Capturar voz
Aplicação
No case Tell Rexy / Ask Rexy, a capacidade “Reconhecimento de Voz e Interfaces Conversacionais por Voz” contribui para: Associados registram observações em dispositivos de loja; voz pode ser transcrita e traduzida; o feedback alimenta uma base consultada por GenAI para gerar insights. A saída apoia a decisão: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?
Tecnologia
GenAI/LLM; NLP; Speech-to-text; Tradução automática
Fornecedor
AWS — Bedrock / Transcribe / Translate
Importância4 / 5

Geração e Adaptação de Texto

Papel
Gerar/adaptar linguagem
Aplicação
No case Tell Rexy / Ask Rexy, a capacidade “Geração e Adaptação de Texto” contribui para: Associados registram observações em dispositivos de loja; voz pode ser transcrita e traduzida; o feedback alimenta uma base consultada por GenAI para gerar insights. A saída apoia a decisão: Quais necessidades de clientes e lojas estão emergindo? Que produtos faltam? Que mudanças de merchandising ou estoque são necessárias?
Tecnologia
GenAI/LLM; NLP; Speech-to-text; Tradução automática
Fornecedor
AWS — Bedrock / Transcribe / Translate
Importância3 / 5

INTERPRETAÇÃO EDITORIAL · AMEM / RECTRIX

Como este case pode inspirar sua empresa?

Avaliação editorial para apoio à análise durante o Workshop AMEM.
Aprendizado executivo
A IA pode transformar conhecimento tácito da linha de frente em um ativo de decisão estruturado e consultável.
Aplicação AMEM
Criar um canal de voz/texto para representantes, lojistas e vendedores registrarem sinais de cliente, coleção, concorrente e ruptura, com síntese automática semanal.
MVP sugerido
WhatsApp/formulário de voz + transcrição + classificação de temas + painel com principais sinais e perguntas em linguagem natural.
Dados mínimos do MVP
Feedback textual/voz; loja/cliente; SKU/categoria; data; tema; região; estoque relacionado.
Impacto AMEM4 / 5Replicabilidade5 / 5Complexidade3 / 5Score AMEM4,15 / 5

Sugestões para experimentação no contexto AMEM. Não são resultados publicados nem garantias de desempenho.

RASTREABILIDADE

Fontes e evidências

Fonte principalCase de fornecedor

Tapestry coleta feedback de milhares de associados de lojas usando a AWS

AWS / Tapestry

O que a fonte sustenta
A fonte sustenta a existência/funcionamento do case “Tell Rexy / Ask Rexy” e, conforme aplicável, os resultados descritos: A Tapestry reporta maior capacidade de captar demanda local, melhorar decisões de estoque e acelerar o desenvolvimento de novas aplicações de GenAI.
Tipo de evidência
Métrica
Confiança no claim
Alta

Resultados publicados pelas próprias empresas ou por parceiros/fornecedores devem ser interpretados no escopo declarado; ausência de auditoria independente quando não indicada.

Abrir fonte
Fonte secundáriaSite corporativo

Harnessing Generative AI on AWS to Transform Retail Insights

AWS for Industries / Tapestry · 2024

O que a fonte sustenta
A fonte sustenta o case “Tell Rexy / Ask Rexy” e, conforme aplicável, o resultado: A Tapestry reporta maior capacidade de captar demanda local, melhorar decisões de estoque e acelerar o desenvolvimento de novas aplicações de GenAI.
Tipo de evidência
Funcionamento
Localizador · trecho
AWS Industries architecture and scaling of Tell/Ask Rexy
Confiança no claim
Média

Mesma provedora de cloud da fonte principal.

Abrir fonte