Casos de éxito

Gemini y Firebase AI Logic permitieron que Karrot aumentara las ventas con una función de traducción integrada en menos de 2 semanas

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Karrot es una app de mercado hiperlocal y basada en la comunidad de persona a persona que permite a los usuarios comprar, vender y canjear artículos con otros usuarios verificados. Desde su lanzamiento en Corea del Sur en 2015, la plataforma se expandió a los mercados globales y acumuló más de 43 millones de usuarios registrados. 

Después del lanzamiento en América del Norte, los ingenieros de Karrot observaron que el 30% de los usuarios de la región usan un idioma del dispositivo que no es inglés, como el español. Para que la app sea más accesible, el equipo quería incorporar una funcionalidad de traducción fluida a Karrot de forma rápida y a gran escala. Los desarrolladores determinaron que la forma más eficiente de implementar traducciones de calidad sería integrar un servicio de IA directamente en la app, por lo que seleccionaron Firebase AI Logic y su SDK de Android para acceder a Gemini Flash Lite, lo que generó una mayor conversión de compras entre los usuarios que no hablan inglés.

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Integración de Firebase AI Logic de Gemini

Inicialmente, el equipo probó dos opciones integradas en el dispositivo: el SDK de Translation de ML Kit y Gemini Nano. Sin embargo, el equipo encontró desafíos con cada uno: ML Kit Translation no cumplió con las expectativas de calidad del equipo y Gemini Nano, si aún no está en el dispositivo, requería que el usuario descargara los datos del modelo.

Luego, el equipo probó Firebase AI Logic. Al llamar a la API de Gemini directamente desde la app, Firebase AI Logic proporcionó precisión a velocidades que reflejaban una cadencia conversacional natural. 

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Según TaeGyu An, ingeniero de software de Android en el equipo de la plataforma móvil de Karrot, la integración de Firebase AI Logic en la app fue una "experiencia notablemente sencilla". TaeGyu y el equipo usaron la documentación y los ejemplos de código de la plataforma para crear una prueba de concepto en menos de tres horas. 

Esto permitió que el equipo dedicara más tiempo a refinar las instrucciones y encontrar valores de configuración óptimos. "Incluso sin una amplia experiencia en la escritura de instrucciones, las guías y sugerencias de la documentación oficial facilitaron la identificación rápida de la dirección correcta para mejorar la calidad de la traducción", dijo WonJoong Lee, ingeniero de software de Android en el equipo de productos de América del Norte de Karrot.

Esta baja barrera de entrada y el rápido tiempo de respuesta permitieron a los ingenieros mantener bajos los costos de desarrollo y pasar de la prueba de concepto al código de producción en solo dos semanas, todo sin configurar un backend dedicado. Eso también liberó tiempo para enfocarse en el diseño de UX y políticas, como el comportamiento de aceptación y las condiciones del banner de traducción.

Impulsa las ventas con funciones mejoradas de IA

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Desde que implementó la traducción con Gemini y Firebase AI Logic, el equipo de Karrot observó una mayor conversión de compras entre los usuarios que no hablan inglés, lo que indica que la función de traducción ayuda a impulsar las ventas.

De los usuarios que usaron un idioma del dispositivo que no es inglés, uno de cada tres que vieron el banner de traducción usó la función de forma activa. El equipo también observó que los compradores que ofrecían funcionalidad de traducción tenían 2.4 veces más probabilidades de iniciar un chat con un vendedor que aquellos que no lo hacían. 

La flexibilidad y la simplicidad de implementar Firebase AI Logic llevaron al equipo a explorar otras funciones para simplificar los flujos de trabajo de sus ingenieros. "Es gratificante crear funciones que se escalan en diversos dispositivos Android y, al mismo tiempo, ayudar a los vecinos a conectarse e interactuar dentro de sus comunidades locales", concluyó TaeGyu.

En el futuro, el equipo planea implementar plantillas de instrucciones del servidor para ajustar las instrucciones después del lanzamiento sin enviar una versión nueva de la app. Esto, combinado con Remote Config, debería ayudar al equipo a realizar iteraciones más rápido y reducir la sobrecarga operativa.

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