Como sistemas de recomendação podem transformar seu Natal

No calendário do varejo, o Natal é uma data extremamente importante. Tão aguardada todos os anos, essa comemoração é uma das que mais fomentam o comércio. No entanto, os gestores varejistas possuem dois grandes desafios: se destacar frente à concorrência sem perder receita e obter o engajamento dos clientes. 

E uma das ferramentas mais indicadas para as campanhas de marketing desta data são os sistemas de recomendação. 

Entre as plataformas digitais de e-commerce e streaming, os mecanismos de recomendação são recursos comuns em todos os lugares — do Tinder à Netflix, do Spotify ao LinkedIn e, é claro, da Amazon. Com inteligência artificial, IA generativa e aprendizado de máquina tornando essas recomendações ainda mais eficazes, é comum vê-las usadas em quase todos os tipos de site, e-commerce e aplicativos.

Conforme estudo da McKinsey, 67% dos consumidores esperam recomendações relevantes de produtos ou serviços de marcas. Já a Salesforce aponta que as empresas que investem em sistemas de recomendação veem um crescimento de 26% de receita, alavancado pelas dicas de produtos baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning. 

Quer saber como fazer o mesmo em seu negócio? Confira o artigo e saiba como explorar esse recurso de maneira inteligente!

O que são sistemas de recomendação?

Sistemas de recomendação são mecanismos que usam algoritmos de machine learning para segmentar clientes com base em dados de usuários e padrões comportamentais. Eles avaliam histórico de compras, navegação e curtidas, desenhando o perfil do usuário. Na sequência, listam sugestões personalizadas de produtos ou conteúdo.

Essa tecnologia é um recurso valioso para a estratégia de marketing digital e posicionamento da empresa não só durante as festas, mas também ao longo do ano todo. Isso porque a recomendação é uma ponte que conecta o cliente à solução que ele busca.

Conforme dados apontados pela McKinsey, 76% dos consumidores são mais propensos a comprar de marcas que personalizam serviços.

Sistemas de recomendação são a melhor ponte entre o desejo do consumidor e a oferta de um e-commerce!

Quais os modelos de sistemas de recomendação?

Os modelos básicos para sistemas de recomendação funcionam com dois tipos de dados: interações usuário-item, como classificações e comportamento de compra, e informações de atributos sobre usuários e itens, como perfis textuais e palavras-chave relevantes. 

A seguir, apresentamos os diferentes tipos de funcionamento de sistemas de recomendação.

Filtragem colaborativa

Muitos sistemas de recomendação, como o da Amazon e da Netflix, funcionam usando modelos de inteligência artificial para agregar os históricos de comportamento de todos os seus compradores. Os modelos de filtragem colaborativa analisam esses dados e, a partir daí, podem prever o comportamento do que usuários semelhantes fizeram no passado.

No marketing, isso é chamado de “personalização baseada em pessoas”. Na ciência de dados e na ciência da computação, esse modelo de “filtragem colaborativa” apresenta algumas vantagens, como:

• Fornecer um ótimo ponto de partida para a maioria dos visitantes;
• Permitir ao usuário explorar e encontrar coisas interessantes, que ele não estava procurando.

Em contrapartida, os sistemas de recomendação de filtragem colaborativa também têm limitações, como o fato de não permitir lidar com novos itens, como produtos ou informações, nem incluir variantes ou acessórios com base na semelhança para itens consultados. 

Além disso, o modelo é dependente de Big Data, exigindo muitos dados de preferência e comportamento do usuário.

Baseada em conteúdo 

A filtragem baseada em conteúdo vai além do modelo de filtragem colaborativa. É assim que os sistemas de recomendação evitam saturar os clientes com o mesmo tipo de oferta de produto ou serviço. 

Baseada em conteúdo, analisado em tempo real, a filtragem usa o comportamento de um comprador como ponto de partida, o que torna o processo de gestão da informação e recomendação mais preciso e personalizado.

Nesse modelo, o histórico anterior do usuário é considerado, mas é ponderado muito mais baixo do que o que um comprador está fazendo durante a sessão de compras atual. 

Com um sistema de recomendação baseado em conteúdo, tudo o que um comprador ou visitante está olhando conta, incluindo atributos do produto – como tamanho, descrição, cor e preço. Tudo isso é canalizado pelo algoritmo para compilar produtos semelhantes, com maior probabilidade de serem adicionados ao carrinho e comprados.

Um sistema de recomendação machine learning eficaz, geralmente, baseia-se em conteúdo e funciona como um personal shopper astuto.

Híbrido

Os sistemas de recomendação híbridos funcionam tanto com questões algorítmicas, como na filtragem colaborativa, quanto por conteúdo. Na prática, esses dois modelos convergem para um terceiro, o híbrido, que admite diferentes fontes de entrada de dados. 

Por exemplo, os sistemas de filtragem colaborativa dependem das classificações da comunidade, os métodos baseados em conteúdo dependem de descrições textuais e das próprias classificações do usuário-alvo. 

Em muitos casos, quando uma variedade maior de entradas está disponível, é possível usar diferentes tipos de sistemas de recomendação para a mesma tarefa. Sendo assim, o ideal é explorar as muitas oportunidades de hibridação, de modo que os vários aspectos de diferentes tipos de sistemas sejam combinados para alcançar os melhores resultados.

Os sistemas baseados em conteúdo sofrem de superespecialização, já que tendem a recomendar itens semelhantes a outros itens que o usuário viu. Já os baseados em filtragem colaborativa bem sempre conseguem fornecer recomendações para novos itens. Dessa maneira, as duas abordagens são combinadas em sistemas de recomendação híbridos, obtendo assim o melhor dos dois mundos.

Por que usar sistemas de recomendação no seu e-commerce?

O Natal é um momento importante para o comércio, especialmente online. Para sair na frente da concorrência, conquistar clientes e garantir uma experiência de consumo agradável, o ideal é explorar as novas soluções e recursos digitais,  como os sistemas de recomendação. Na prática, eles despertam a curiosidade, mantêm o engajamento e conduzem o consumidor pela jornada de compra. 

Confira os benefícios dos sistemas de recomendação!

Personalização 

Os sistemas de recomendação oferecem anúncios e demais comunicações de maneira personalizada. Eles ajudam a replicar o atendimento ao cliente na loja e a orientação personalizada oferecida por um vendedor real em um ambiente virtual. Basicamente, os sistemas de recomendação contribuem para fortalecer a estratégia omnichannel. 

Essa abordagem gera mais conexão com os clientes e aumenta as chances tanto de reconhecimento de marca quanto de conversão e novas vendas.

Assertividade – Concentre-se no produto certo

A partir do uso dos sistemas de recomendação, é possível estar no lugar e na hora certos, com o preço ideal para atender à demanda específica daquele cliente.

Os sistemas de recomendação mitigam a sobrecarga de informações. Afinal, eles  direcionam os clientes para o produto que desejam, mesmo que ele esteja escondido em meio a uma variedade esmagadora de mercadorias e conteúdo. Isso faz com que a estratégia seja mais assertiva e certeira. 

Tomada de decisão orientada por dados

Os sistemas de recomendação coletam dados de clientes e vendas que podem ser usados para compilar relatórios detalhados. Dessa maneira, os gerentes obtêm informações valiosas sobre as preferências dos clientes. Os indicadores aprimoram o processo de tomada de decisões para estratégias de marketing, logística e preços.

Otimização

Com publicidade direcionada e comunicações assertivas, os sistemas de recomendação podem ajudar a mitigar os custos de marketing. Conforme dados da McKinsey, as recomendações de produtos podem melhorar a eficiência dos gastos de marketing em 10-30%. Na prática, a estratégia de marketing se torna mais eficaz e a operação enxuta e rentável. 

Conversão

Com a adoção de sistemas de recomendação, as taxas de conversão tendem a aumentar e o nível de satisfação dos clientes também. Ao personalizar a experiência de compra e destacar produtos relevantes, as empresas costumam registrar um número maior de itens por pedido, valor médio superior do pedido, maior retenção de clientes e valor de vida útil. Tudo isso gera aumento da receita.

Através de um sistema de recomendação, seu negócio pode otimizar custos e maximizar conversões.

Sistemas de recomendação e privacidade do usuário

Ao decidir investir no uso dos sistemas de recomendação, é importante que os gestores de marketing e de tecnologia da informação observem as exigências da Lei Geral de Proteção de Dados.

Os sistemas de recomendação exigem o uso de informações como cookies e dados de comportamento de um usuário. Por isso, saber exatamente como gerenciar a base de dados, respeitando o que dispõe a legislação, é indispensável para manter a conformidade e evitar problemas. 

Sistemas de recomendação potencializam o crescimento do varejo: entenda como a BRLink pode auxiliar

O potencial de uso dos sistemas de recomendação no varejo é ilimitado. No Natal e em muitas outras datas do calendário, esse tipo de recurso tem tudo para potencializar a jornada de compra e o número de conversões. 

Os sistemas de recomendação são a resposta para duas demandas específicas. De um lado, os desejos dos clientes por uma experiência e serviços personalizados. De outro, a necessidade de empresas de varejo e provedores de serviços digitais melhorarem seu desempenho de vendas. 

Para garantir uma experiência de recomendação mais personalizada e exitosa, o ideal é ter o suporte de uma parceira especializada, que agiliza a implementação e garante a conformidade. 

Para isso, conte com a BRLink! Somos referência em soluções especializadas de IA e machine learning, que podem auxiliar na criação de sistemas de recomendação para diferentes setores de varejo. Automatize seus negócios e se prepare para um fim de ano de sucesso!

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