{"id":755,"date":"2020-09-02T14:41:18","date_gmt":"2020-09-02T14:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/aiconsult.business\/?p=755"},"modified":"2020-09-02T14:41:18","modified_gmt":"2020-09-02T14:41:18","slug":"o-que-e-um-sistema-de-recomendacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aiconsult.business\/en\/2020\/09\/02\/o-que-e-um-sistema-de-recomendacao\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o? Entenda mais sobre o assunto!"},"content":{"rendered":"
Com as compras online, s\u00e3o quase infinitas as possibilidades de escolhas para os clientes. S\u00e3o diversos sites e perfis comerciais em redes sociais que oferecem seus produtos e servi\u00e7os para todos os gostos e necessidades. No entanto, os clientes n\u00e3o costumam ter tempo suficiente para estudar detalhadamente cada produto ou servi\u00e7o. \u00c9 nesse contexto que o sistema de recomenda\u00e7\u00e3o desempenha um papel importante.\u00a0<\/span><\/p>\n Ele pode ajudar os usu\u00e1rios a encontrar produtos e conte\u00fados mais alinhados com seu perfil. A l\u00f3gica do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o se baseia em pegadas digitais deixadas pelos usu\u00e1rios ou avalia\u00e7\u00f5es de outros consumidores a respeito do produto procurado.<\/span><\/p>\n Quer saber mais sobre esse assunto? Acompanhe este texto e conhe\u00e7a as arquiteturas b\u00e1sicas do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o, quais s\u00e3o as suas vantagens e cases de sucesso. Descubra tamb\u00e9m quais cuidados devem ser tomados e reconhe\u00e7a a necessidade de buscar ajuda especializada para implementa\u00e7\u00e3o. Confira!<\/span><\/p>\n As possibilidades de selecionar dados para recomendar algo para o cliente podem ser bastante amplas. \u00c9 poss\u00edvel, por exemplo, indicar um produto com base no que outros usu\u00e1rio gostaram ou recomendar a partir dos gostos pessoais do usu\u00e1rio. E que tal as duas coisas? Conhe\u00e7a a seguir tr\u00eas modelos de arquitetura do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Trata-se um de sistema mais personalizado que considera a experi\u00eancia pregressa do usu\u00e1rio, ou seja, os itens que o usu\u00e1rio demonstrou interesse no passado e\/ou as configura\u00e7\u00f5es de prefer\u00eancias do usu\u00e1rio.\u00a0<\/span><\/p>\n Um exemplo comum disso s\u00e3o os an\u00fancios patrocinados nas redes sociais. O sistema que d\u00e1 suporte a essa estrat\u00e9gia avalia o hist\u00f3rico de postagens, o perfil dos amigos seguidos e caracter\u00edsticas dos dados cadastrais do usu\u00e1rio para filtrar os produtos ou servi\u00e7os que mais se encaixam o perfil dele.\u00a0<\/span><\/p>\n Esse sistema considera a experi\u00eancia de todos os usu\u00e1rios, ou seja, n\u00e3o considera as classifica\u00e7\u00f5es feitas pelo pr\u00f3prio usu\u00e1rio, mas sim o que os outros fizeram. Esse tipo de arquitetura \u00e9 bastante comum no ramo de e-commerce.<\/span><\/p>\n Um exemplo t\u00edpico \u00e9 quando o usu\u00e1rio entra em uma loja de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e busca determinado produto. Ao encontr\u00e1-lo, ele encontra logo abaixo desse produto um hall de recomenda\u00e7\u00f5es de outros produtos que tiveram boa avalia\u00e7\u00e3o de outros usu\u00e1rios naquele site.\u00a0<\/span><\/p>\n Geralmente, esse t\u00f3pico vem acompanhado com os dizeres \u201cpessoas que compraram este produto gostaram desse tamb\u00e9m\u201d.<\/span><\/p>\n Para persuadir o usu\u00e1rio, o sistema de recomenda\u00e7\u00e3o colaborativo faz uso de diversas avalia\u00e7\u00f5es. Por exemplo, \u00e9 comum utilizar a escala de pontua\u00e7\u00e3o baseada em estrelas. Tamb\u00e9m a do tipo de marcar como gostei ou n\u00e3o gostei, al\u00e9m da presen\u00e7a de postagens com coment\u00e1rios sobre o item.\u00a0<\/span><\/p>\n Esse modelo abrange a conex\u00e3o entre o sistema de recomenda\u00e7\u00e3o baseado em conte\u00fado e o colaborativo. Nesse contexto, o modelo h\u00edbrido ajuda a balancear os pontos fortes e fracos dos outros dois.\u00a0<\/span><\/p>\n Nesse sistema \u00e9 poss\u00edvel, por exemplo, produzir listas separadas de recomenda\u00e7\u00f5es e unir os resultados para produzir uma lista final. O sistema de recomenda\u00e7\u00e3o h\u00edbrido ainda permite utilizar pesos para os tipos de filtragem, valorizando itens que recebem mais acessos.\u00a0<\/span><\/p>\n Outra possibilidade \u00e9 recomendar ao usu\u00e1rio as indica\u00e7\u00f5es feitas por outros usu\u00e1rios semelhantes, os quais, em teoria, t\u00eam gostos parecidos. H\u00e1 tamb\u00e9m a op\u00e7\u00e3o de recomendar itens pr\u00f3ximos \u00e0queles que o usu\u00e1rio comprou anteriormente.<\/span><\/p>\n O sistema de recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 um excelente benefici\u00e1rio para aumentar a intera\u00e7\u00e3o entre empresa e cliente. Isso porque ele permite que a empresa gere uma experi\u00eancia diferenciada de pessoa para pessoa.\u00a0<\/span><\/p>\n Como resultado disso, a empresa melhora sua capacidade de oferecer solu\u00e7\u00f5es ao cliente e aprofunda a experi\u00eancia deste, tornando-a mais personalizada.\u00a0<\/span><\/p>\n Outra vantagem \u00e9 que o sistema de recomenda\u00e7\u00e3o permite eliminar d\u00favidas referentes \u00e0 escolha dos produtos por parte do cliente. Isso quer dizer que um panorama mais relevante para o usu\u00e1rio \u00e9 apresentado, fazendo com que este tenha maior possibilidade de encontrar produtos que comunicam com seu perfil.\u00a0<\/span><\/p>\n Isso \u00e9 bastante interessante porque o cliente nota que a empresa tem se esfor\u00e7ado para oferecer a melhor experi\u00eancia. Dessa forma, ele tende a se fidelizar e tamb\u00e9m recomendar a marca para os seus amigos.\u00a0<\/span><\/p>\n A gigantesca empresa Amazon teve grande sucesso na implementa\u00e7\u00e3o de um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o online: a Amazon Personalize. Trata-se de uma ferramenta que facilita recomenda\u00e7\u00f5es individualizadas nos aplicativos da empresa.<\/span><\/p>\n Esse sistema permite, por exemplo, que a empresa conhe\u00e7a o fluxo de atividades do usu\u00e1rio, colhendo informa\u00e7\u00f5es advindas dos cliques, cadastramentos, compras realizadas e visualiza\u00e7\u00f5es da p\u00e1gina.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m esse sistema de recomenda\u00e7\u00e3o faz pesquisas a partir de informa\u00e7\u00f5es demogr\u00e1ficas registradas pelos seus usu\u00e1rios, destacando aspectos como a idade e localiza\u00e7\u00e3o. Todas essas informa\u00e7\u00f5es conquistam mais envolvimento por parte do cliente e permite realiza\u00e7\u00f5es de promo\u00e7\u00f5es de marketing direcionadas.<\/span><\/p>\n O sistema de recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 uma ferramenta bastante \u00fatil, mas \u00e9 preciso ser usada com cuidado para que sua aplica\u00e7\u00e3o seja bem-sucedida. Por exemplo, n\u00e3o se recomenda copiar literalmente os modelos de recomenda\u00e7\u00f5es j\u00e1 realizados por outras empresas.<\/span><\/p>\n Isso porque cada empresa apresenta caracter\u00edsticas pr\u00f3prias que devem ser consideradas. O algoritmo muitas vezes n\u00e3o compreende aspectos culturais e quest\u00f5es de negocia\u00e7\u00e3o espec\u00edficas da sua marca.<\/span><\/p>\n Por exemplo, o aplicativo do sistema pode indicar para o cliente um produto similar, com maior margem de lucro para a empresa, mas que n\u00e3o tem muito a ver com a necessidade imediata dele.<\/span><\/p>\n \u00c9 o caso de o usu\u00e1rio procurar por camisetas do seu time favorito de futebol e encontrar na pesquisa exemplares do time rival. Isso pode trazer uma experi\u00eancia ruim.<\/span><\/p>\n Conforme verificamos, o sistema de recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 eficiente, mas precisa estar engendrado nas caracter\u00edsticas pr\u00f3prias de cada neg\u00f3cio. Para isso \u00e9 necess\u00e1rio o olhar humano especializado a fim de garantir o melhor uso poss\u00edvel da ferramenta.<\/span><\/p>\n Com uma ajuda especializada, vai ser poss\u00edvel obter o desenho de processo de inclus\u00e3o de cultura da tomada de decis\u00f5es baseada em dados, considerando a estrutura e os processos de cada empresa.<\/span><\/p>\n Essas foram algumas informa\u00e7\u00f5es sobre sistema de recomenda\u00e7\u00e3o. \u00c9 importante destacar que uma empresa especializada em dados pode aprimorar o algoritmo do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o, trabalhando-o para que se insira na realidade do cliente. O resultado disso \u00e9 fazer com que a aplica\u00e7\u00e3o traga resultados efetivos e gere valor de maneira sustent\u00e1vel a empresa.<\/span><\/p>\nQuais s\u00e3o as arquiteturas b\u00e1sicas do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o?<\/b><\/h2>\n
Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o baseado em conte\u00fado<\/b><\/h3>\n
Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o colaborativo<\/b><\/h3>\n
Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o h\u00edbrido<\/b><\/h3>\n
Por que usar a ferramenta?<\/b><\/h2>\n
Como a vitrine digital da Amazon recomenda seus produtos?<\/b><\/h2>\n
Quais cuidados tomar no uso do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o?<\/b><\/h2>\n
Como um aux\u00edlio especializado pode ser importante a utiliza\u00e7\u00e3o eficaz da ferramenta?<\/b><\/h2>\n