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eBay Motors utiliza el AA de Firebase para categorizar imágenes rápidamente, disminuir los costos y mejorar la experiencia del usuario
Introducción
eBay Motors permite que los usuarios
busquen vehículos a la venta en su área. Además, los usuarios pueden subir
fotos de los vehículos que quieren vender con una interfaz
simple y fácil de usar desde la app para dispositivos móviles. La app está orientada
a fanáticos de los autos; clientes a los que les encantan los vehículos.
Ellos ven un auto como algo más que un medio
que los traslada del punto A al B.
Desafiar
Este tipo de comprador espera contar con una descripción más detallada del vehículo,
además de información sobre su historia. Para los vendedores,
es de suma importancia contar con fotos de buena calidad subidas a sus fichas de
vehículos en la app. Sin embargo, etiquetar cada foto como "exterior", "interior"
o "motor" es una tarea manual tediosa que puede demorar
la publicación del vehículo a la venta y, en última instancia, impedir que las personas
creen fichas para sus autos en la app.
El equipo de desarrollo de la app de eBay Motors dedicó muchos ciclos a intentar
determinar cómo automatizar el etiquetado de estas fotos, pero
no podían obtener una solución que los dejara satisfechos.
Solución
El equipo se dio cuenta de que no necesitaban desarrollar todas
estas funcionalidades de forma interna y recurrió a AutoML Vision Edge
para que los ayude con este desafío de la experiencia del usuario. "Había dos
consideraciones clave: cómo podíamos proporcionar una experiencia de carga
sin interrupciones para reducir la fricción de los vendedores cuando
crean fichas, y cómo podíamos reducir los costos,
tanto de las tareas de ingeniería como de los servidores,
para respaldar este tipo de función", dijo Jake Hall, director de Apps
Nativas de eBay Motors. AutoML resolvió ambos problemas desde el principio,
"lo que nos permitió reducir el tiempo necesario para crear una ficha
desde la app, y eso, sin dudas, repercutió positivamente
en el ROI de los vendedores", agregó Hall.
Gracias a AutoML Vision Edge, el equipo de eBay Motors pudo pasar del concepto
al prototipo en una semana y con su propio
conjunto de datos. Con tan solo unas pocas horas de etiquetado de datos, también pudieron
optimizar el modelo a un nivel que les resultó adecuado
para implementar en producción.
Resultados
1 semana para pasar del concepto al prototipo (con su propio conjunto de datos)
20 horas de etiquetado de datos necesario para usar el modelo en producción
"AutoML nos permitió reducir el tiempo necesario para crear fichas desde la app, y eso, sin dudas, repercutió positivamente en el ROI de los vendedores."
- Jake Hall, director de Apps Nativas, eBay Motors
[null,null,[],[],[],null,["[*arrow_back*\nExplore other case studies](/case-studies) \n[View more solutions](/solutions) \n\neBay Motors uses Firebase ML to quickly categorize images, reduce costs and improve user experience \n\n*** ** * ** ***\n\nIntroduction [eBay Motors](https://pages.ebay.com/motors/motorsapp/) allows\nusers to search and find cars for sale in their area. Users can also\nupload pictures of cars that they want to sell, using a simple\nand easy-to-use inteace through the mobile app. The app is\ntargeted towards auto enthusiasts: customers who care about cars.\nThese are folks that see a car as something much more than a\nutility that helps them get from point A to B.\n\n*** ** * ** ***\n\nChallenge This type of buyer expects a more detailed description of the car\nand insights into its history. For sellers, it's of the utmost\nimportance to have well-taken pictures uploaded for their car\nlistings in the app. However, tagging each photo as an exterior,\ninterior or engine requires a lot of manual effort, which can delay\nposting a car for sale, and ultimately prevent more people from\nlisting their cars through the app.\n\nThe eBay Motors app development team spent a lot of cycles trying\nto figure out how best to automate the tagging of these photos, but\nstill didn't have a solution they were happy with. \n\n*** ** * ** ***\n\nSolution \nThe team realized that they did not need to build all of this\nfunctionality in-house and turned to [AutoML Vision Edge](/docs/ml/automl-image-labeling)\nto help them with this user experience challenge. \"There were\ntwo key considerations: how do we provide a seamless upload\nexperience for sellers to reduce friction for them when\ncreating listings, and how do we reduce the amount of cost,\nboth in terms of engineering effort and server costs, to\nsupport this type of feature,\" said Jake Hall, Head of Native\nApps for eBay Motors. AutoML addressed both issues head on,\n\"allowing us to improve the time it takes to create a listing\nthrough the app, which obviously has clear implications for\nus in terms of seller ROI,\" added Hall. \nThanks to AutoML Vision Edge, the eBay Motors team was able to\ngo from concept to prototype within a week using their own\ndata set. With just a few hours of data labeling, they were\nalso able to improve the model to a level that they feel\ncomfoable using in production.\n\n*** ** * ** ***\n\nResults\n\n1 week to go from concept to prototype (using their own data set)\n\n20 hours of data labeling needed to use the model in production \n\n\"AutoML allowed 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.\"\n\n\n- Jake Hall, Head of Native Apps, eBay Motors \nTry Firebase today\n\n\nIntegrating it into your app is easy.\n[Get started](https://console.firebase.google.com/) \n\nAll Firebase products \n\nBuild\n\n- [App Check](/products/app-check)\n- [App Hosting](/products/app-hosting)\n- [Authentication](/products/auth)\n- [Cloud Functions](/products/functions)\n- [Cloud Storage](/products/storage)\n- [Data Connect](/products/data-connect)\n- [Extensions](/products/extensions)\n- [Firestore](/products/firestore)\n- [Firebase ML](/products/ml)\n- [Genkit](https://genkit.dev/)\n- [Hosting](/products/hosting)\n- [Realtime Database](/products/realtime-database)\n- [Firebase AI Logic client SDKs](/products/firebase-ai-logic)\n\n[Generative AI](/products/generative-ai) \n\nRun\n\n- [A/B Testing](/products/ab-testing)\n- [App Distribution](/products/app-distribution)\n- [Cloud Messaging](/products/cloud-messaging)\n- [Crashlytics](/products/crashlytics)\n- [Google Analytics](/products/analytics)\n- [In-App Messaging](/products/in-app-messaging)\n- [Performance Monitoring](/products/performance)\n- [Remote Config](/products/remote-config)\n- [Test Lab](/products/test-lab)"]]
