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eBay Motors usa machine learning do Firebase para rapidamente categorizar imagens, reduzir custos e melhorar a experiência do usuário
Captura de tela do eBay

Introdução

eBay Motors permite que usuários pesquisem e encontrem carros à venda na área. Os usuários também podem fazer upload de imagens dos carros que querem vender por uma interface simples e fácil de usar no app para dispositivo móvel. O app é voltado a fãs de automóveis, ou seja, clientes que se interessam por carros e os consideram muito mais do que um meio para chegar do ponto A até o B.


Desafiar

Esse tipo de comprador quer descrições mais detalhadas e insights sobre a história do carro. Para vendedores, é muito importante fazer upload de boas imagens dos carros no app. No entanto, incluir tags em cada foto, como para externa, interna ou motor, exige muito esforço manual e pode atrasar a postagem de um carro para venda. Em última instância, isso faz com que menos pessoas postem o carro no app.

A equipe de desenvolvimento do app eBay Motors passou vários ciclos tentando descobrir a melhor maneira de automatizar o processo de inclusão de tags nessas fotos, mas ainda não tinha encontrado uma solução boa o bastante.

Captura de tela do eBay

Solução

The team realized that they did not need to build all of this functionality in-house and turned to AutoML Vision Edge to help them with this user experience challenge. "There were two key considerations: how do we provide a seamless upload experience for sellers to reduce friction for them when creating listings, and how do we reduce the amount of cost, both in terms of engineering effort and server costs, to support this type of feature," said Jake Hall, Head of Native Apps for eBay Motors. AutoML addressed both issues head on, "allowing us to improve the time it takes to create a listing through the app, which obviously has clear implications for us in terms of seller ROI," added Hall.

Graças ao AutoML Vision Edge, a equipe do eBay Motors conseguiu passar do conceito para o protótipo em uma semana usando um conjunto próprio de dados. Com apenas algumas horas de rotulagem de dados, a equipe também conseguiu melhorar o modelo a ponto de ser prático usá-lo na produção.


Resultados

uma semana entre o conceito e o protótipo (usando conjuntos de dados próprios)

20 horas de rotulagem de dados para usar o modelo na produção

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"Com o AutoML, é possível reduzir o tempo necessário para criar uma listagem no app, o que claramente influencia o ROI para nós vendedores."

- Jake Hall, chefe de apps nativos do eBay Motors