O redBus usa o Gemini Flash pelo Firebase AI Logic para aumentar a duração das avaliações dos clientes em 57%

Como a maior plataforma on-line de venda de passagens de ônibus do mundo, o redBus atende milhões de viajantes na Índia, no Sudeste Asiático e na América Latina. O serviço é predominantemente mobile-first, com mais de 90% de todas as reservas feitas pelo app. No entanto, isso representa um desafio significativo na coleta de feedback útil de uma base de usuários que fala dezenas de idiomas diferentes. Digitar avaliações é inconveniente para muitos usuários, e uma avaliação escrita em tâmil, por exemplo, oferece pouco valor a um operador de ônibus que só fala hindi.

Para melhorar a qualidade e o volume do feedback dos usuários, os desenvolvedores do redBus usaram o Gemini Flash, um modelo de IA do Google que oferece baixa latência, para transcrever e traduzir instantaneamente as gravações de voz dos usuários. Para conectar essa IA poderosa ao app sem precisar lidar com um trabalho de back-end complexo, eles usaram o Firebase AI Logic. Esse novo recurso removeu as barreiras de idioma e simplificou o processo de avaliação, levando a um aumento significativo no engajamento do usuário e na qualidade do feedback.

Simplificar o feedback do usuário com uma abordagem de voz em primeiro lugar

A experiência anterior de avaliação no app do redBus era baseada em texto, o que apresentava alguns desafios importantes. "Na nossa escala, as avaliações confiáveis dos usuários são essenciais: elas geram confiança para os viajantes e oferecem insights úteis aos operadores. Embora nosso sistema baseado em texto tenha sido útil, descobrimos que os clientes geralmente tinham dificuldade em expressar toda a experiência, o que resultou em feedback do usuário sem os detalhes e o volume necessários para oferecer o máximo de valor aos viajantes e operadores. Além disso, as barreiras de idioma limitavam a utilidade das avaliações, já que as avaliações em um idioma não eram úteis para usuários ou operadores de ônibus que falavam outro. Nossa principal motivação era aproveitar o poder expressivo da voz e superar a barreira de idioma para capturar feedback mais autêntico e detalhado dos usuários", disse Abhi Muktheeswarar, líder técnico sênior em engenharia de dispositivos móveis no redBus.

A equipe de desenvolvimento queria criar uma experiência de voz em primeiro lugar e sem atrito. Por isso, eles projetaram um novo fluxo em que os usuários podiam simplesmente falar a avaliação no idioma nativo. Para incentivar a adoção, a equipe implementou um botão de microfone animado e proeminente, pareado com um texto que diz: "Sua voz é importante, compartilhe sua avaliação no seu idioma". Essa menção aparece no idioma nativo do usuário, de acordo com as configurações de idioma do app.

Usando o Gemini Flash, o aplicativo processa a gravação de voz do usuário. Primeiro, ele transcreve a fala em texto, depois a traduz para o inglês e, por fim, analisa o sentimento para gerar automaticamente uma classificação por estrelas e prever tags relevantes com base no conteúdo da avaliação. Em seguida, ele cria um resumo conciso e preenche automaticamente os campos do formulário de avaliação com o conteúdo gerado.

Os desenvolvedores escolheram o Firebase AI Logic porque ele permitiu criar e enviar o recurso sem a ajuda da equipe de back-end, reduzindo drasticamente o tempo e a complexidade do desenvolvimento. "O SDK de IA do Firebase foi um diferencial importante porque era a única solução que permitia que nossa equipe de front-end criasse e enviasse o recurso de forma independente", explicou Abhi. Essa abordagem permitiu que a equipe passasse do conceito ao lançamento em apenas 30 dias.

Durante a implementação, os engenheiros usaram saída estruturada, permitindo que o modelo Gemini Flash retornasse respostas JSON bem formadas, incluindo a transcrição, a tradução, a análise de sentimentos e a classificação por estrelas, facilitando o preenchimento da interface. Isso garantiu uma experiência de usuário perfeita. Os usuários recebem o texto transcrito original no próprio idioma e a versão traduzida e resumida em inglês. O mais importante é que o usuário tem controle total para revisar e editar todo o texto gerado por IA e mudar a classificação por estrelas antes de enviar a avaliação. Eles podem até falar de novo para adicionar mais conteúdo. 

Aumentar o engajamento e capturar insights mais profundos do usuário
O recurso de avaliação por voz com tecnologia de IA teve um impacto positivo significativo no engajamento do usuário. Ao permitir que os usuários falassem no idioma nativo, o redBus teve um aumento de 57% na duração das avaliações e um aumento notável no volume geral de avaliações.

O novo recurso envolveu com sucesso um segmento da base de usuários que antes hesitava em digitar uma avaliação. Desde a implementação, o feedback dos usuários tem sido extremamente positivo: os clientes apreciam a precisão da transcrição e da tradução, e consideram os resumos gerados por IA uma visão geral concisa das avaliações mais longas e detalhadas.

O Gemini Flash, embora hospedado na nuvem, ofereceu uma experiência de usuário altamente responsiva. "Uma observação comum dos nossos parceiros e stakeholders é que o nível de capacidade de resposta do nosso novo recurso de IA é tão rápido e perfeito que parece que a IA está sendo executada diretamente no dispositivo", disse Abhi. "Esse é um testemunho da baixa latência do modelo Gemini Flash, que tem sido um fator fundamental para o sucesso dele."

Uma maneira mais fácil de criar com IA

Para a equipe do redBus, o projeto demonstrou como o Firebase AI Logic e o Gemini Flash capacitam os desenvolvedores de dispositivos móveis a criar recursos que, de outra forma, exigiriam a implementação de back-end. Isso reduz a dependência do lado do servidor e permite que os desenvolvedores façam iterações de forma rápida e independente.

Após o sucesso do recurso de avaliação por voz, a equipe do redBus está explorando outros casos de uso para a IA generativa no dispositivo para melhorar ainda mais o app. Eles também planejam usar Google AI Studio para testar e fazer iterações nos comandos no futuro. Para Abhi, a lição é clara: "Não se trata mais de configurações complexas de back-end", disse ele. "Trata-se de criar o comando certo para criar o próximo recurso inovador que melhora diretamente a experiência do usuário."

Primeiros passos

Saiba mais sobre como usar o Gemini e o Firebase AI Logic para criar recursos de IA generativa para seu próprio app.