Com as compras online, são quase infinitas as possibilidades de escolhas para os clientes. São diversos sites e perfis comerciais em redes sociais que oferecem seus produtos e serviços para todos os gostos e necessidades. No entanto, os clientes não costumam ter tempo suficiente para estudar detalhadamente cada produto ou serviço. É nesse contexto que o sistema de recomendação desempenha um papel importante.
Ele pode ajudar os usuários a encontrar produtos e conteúdos mais alinhados com seu perfil. A lógica do sistema de recomendação se baseia em pegadas digitais deixadas pelos usuários ou avaliações de outros consumidores a respeito do produto procurado.
Quer saber mais sobre esse assunto? Acompanhe este texto e conheça as arquiteturas básicas do sistema de recomendação, quais são as suas vantagens e cases de sucesso. Descubra também quais cuidados devem ser tomados e reconheça a necessidade de buscar ajuda especializada para implementação. Confira!
Quais são as arquiteturas básicas do sistema de recomendação?
As possibilidades de selecionar dados para recomendar algo para o cliente podem ser bastante amplas. É possível, por exemplo, indicar um produto com base no que outros usuário gostaram ou recomendar a partir dos gostos pessoais do usuário. E que tal as duas coisas? Conheça a seguir três modelos de arquitetura do sistema de recomendação.
Sistema de recomendação baseado em conteúdo
Trata-se um de sistema mais personalizado que considera a experiência pregressa do usuário, ou seja, os itens que o usuário demonstrou interesse no passado e/ou as configurações de preferências do usuário.
Um exemplo comum disso são os anúncios patrocinados nas redes sociais. O sistema que dá suporte a essa estratégia avalia o histórico de postagens, o perfil dos amigos seguidos e características dos dados cadastrais do usuário para filtrar os produtos ou serviços que mais se encaixam o perfil dele.
Sistema de recomendação colaborativo
Esse sistema considera a experiência de todos os usuários, ou seja, não considera as classificações feitas pelo próprio usuário, mas sim o que os outros fizeram. Esse tipo de arquitetura é bastante comum no ramo de e-commerce.
Um exemplo típico é quando o usuário entra em uma loja de comércio eletrônico e busca determinado produto. Ao encontrá-lo, ele encontra logo abaixo desse produto um hall de recomendações de outros produtos que tiveram boa avaliação de outros usuários naquele site.
Geralmente, esse tópico vem acompanhado com os dizeres “pessoas que compraram este produto gostaram desse também”.
Para persuadir o usuário, o sistema de recomendação colaborativo faz uso de diversas avaliações. Por exemplo, é comum utilizar a escala de pontuação baseada em estrelas. Também a do tipo de marcar como gostei ou não gostei, além da presença de postagens com comentários sobre o item.
Sistema de recomendação híbrido
Esse modelo abrange a conexão entre o sistema de recomendação baseado em conteúdo e o colaborativo. Nesse contexto, o modelo híbrido ajuda a balancear os pontos fortes e fracos dos outros dois.
Nesse sistema é possível, por exemplo, produzir listas separadas de recomendações e unir os resultados para produzir uma lista final. O sistema de recomendação híbrido ainda permite utilizar pesos para os tipos de filtragem, valorizando itens que recebem mais acessos.
Outra possibilidade é recomendar ao usuário as indicações feitas por outros usuários semelhantes, os quais, em teoria, têm gostos parecidos. Há também a opção de recomendar itens próximos àqueles que o usuário comprou anteriormente.
Por que usar a ferramenta?
O sistema de recomendação é um excelente beneficiário para aumentar a interação entre empresa e cliente. Isso porque ele permite que a empresa gere uma experiência diferenciada de pessoa para pessoa.
Como resultado disso, a empresa melhora sua capacidade de oferecer soluções ao cliente e aprofunda a experiência deste, tornando-a mais personalizada.
Outra vantagem é que o sistema de recomendação permite eliminar dúvidas referentes à escolha dos produtos por parte do cliente. Isso quer dizer que um panorama mais relevante para o usuário é apresentado, fazendo com que este tenha maior possibilidade de encontrar produtos que comunicam com seu perfil.
Isso é bastante interessante porque o cliente nota que a empresa tem se esforçado para oferecer a melhor experiência. Dessa forma, ele tende a se fidelizar e também recomendar a marca para os seus amigos.
Como a vitrine digital da Amazon recomenda seus produtos?
A gigantesca empresa Amazon teve grande sucesso na implementação de um sistema de recomendação online: a Amazon Personalize. Trata-se de uma ferramenta que facilita recomendações individualizadas nos aplicativos da empresa.
Esse sistema permite, por exemplo, que a empresa conheça o fluxo de atividades do usuário, colhendo informações advindas dos cliques, cadastramentos, compras realizadas e visualizações da página.
Também esse sistema de recomendação faz pesquisas a partir de informações demográficas registradas pelos seus usuários, destacando aspectos como a idade e localização. Todas essas informações conquistam mais envolvimento por parte do cliente e permite realizações de promoções de marketing direcionadas.
Quais cuidados tomar no uso do sistema de recomendação?
O sistema de recomendação é uma ferramenta bastante útil, mas é preciso ser usada com cuidado para que sua aplicação seja bem-sucedida. Por exemplo, não se recomenda copiar literalmente os modelos de recomendações já realizados por outras empresas.
Isso porque cada empresa apresenta características próprias que devem ser consideradas. O algoritmo muitas vezes não compreende aspectos culturais e questões de negociação específicas da sua marca.
Por exemplo, o aplicativo do sistema pode indicar para o cliente um produto similar, com maior margem de lucro para a empresa, mas que não tem muito a ver com a necessidade imediata dele.
É o caso de o usuário procurar por camisetas do seu time favorito de futebol e encontrar na pesquisa exemplares do time rival. Isso pode trazer uma experiência ruim.
Como um auxílio especializado pode ser importante a utilização eficaz da ferramenta?
Conforme verificamos, o sistema de recomendação é eficiente, mas precisa estar engendrado nas características próprias de cada negócio. Para isso é necessário o olhar humano especializado a fim de garantir o melhor uso possível da ferramenta.
Com uma ajuda especializada, vai ser possível obter o desenho de processo de inclusão de cultura da tomada de decisões baseada em dados, considerando a estrutura e os processos de cada empresa.
Essas foram algumas informações sobre sistema de recomendação. É importante destacar que uma empresa especializada em dados pode aprimorar o algoritmo do sistema de recomendação, trabalhando-o para que se insira na realidade do cliente. O resultado disso é fazer com que a aplicação traga resultados efetivos e gere valor de maneira sustentável a empresa.
Quer conhecer uma empresa que pode oferecer esses benefícios a você? Entre em contato com a AI Consult. Nossa Startup que desenvolve e implementa soluções de Inteligência Artificial e Data Analytics no Brasil e nos Estados Unidos, tudo personalizado e adequado ao perfil do seu negócio.