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Como Adidas usa Databricks

adidas built a RAG chatbot on Databricks that analyzes sentiment across more than 2 million customer product reviews. It lets product, design, marketing and customer service teams, including nontechnical users, get insights from customer feedback.

ConfirmadoEstudo de caso do fornecedor · Verificado em 3 de out. de 2026
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O caso de uso: como Adidas implanta Databricks

adidas built a GenAI RAG chatbot on Databricks that analyzes sentiment across more than 2 million product reviews and gives product teams, including nontechnical users, actionable insights from customer feedback.

Outros resultados informados

Números publicados no estudo de caso de Databricks. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.

98.5%

More efficient prompt engineering and smaller context windows reduced token input size by 98.5%, from 200,000 to just 3,000 tokens per query.

30–40%

Through GenAI, adidas improved review analysis efficiency by up to 30–40%, cutting down extensive manual workloads across global teams.

91.67%

91.67% cost savings

Nas palavras do cliente

The GenAI infrastructure we built is already enabling use cases beyond product reviews,
Rahul Pandey, Senior Solutions Architect, Adidas — Fonte

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Com base no estudo de caso publicado por Databricks. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.

databricks.com
Última verificação
3 de out. de 2026
databricks.comEstudo de caso de Databricks sobre Adidas, capturadoAbrir a captura da fonte
O que o estudo de caso afirma e o que verificamos

O que comparamos com a página.

  • O número: 60%Verificado

    Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de Adidas.

  • O trecho citado acimaVerificado

    Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de Adidas.

  • Os números do nosso resumoVerificado

    Cada um está impresso na página.

  • Adidas usa DatabricksVerificado

    Linha de nível Confirmado.

  • O resultado em siNão verificado

    Nós o citamos; não o medimos.

Latency dropped by 60%, cutting average response time from 15.5 seconds to six. More efficient prompt engineering and smaller context windows reduced token input size by 98.5%, from 200,000 to just 3,000 tokens per query.
Trecho da página. databricks.com