Saiba como os sistemas de recomendação podem aumentar as vendas

Os sistemas de recomendação utilizando inteligência artificial para melhorar a experiência do cliente e, assim, aumentar as vendas. Entenda tudo aqui!(...)

Autor: Redação Impacta

Na era da informação, algoritmos fazem escolhas sobre o que vamos ver e consumir o tempo inteiro. Eles funcionam com base nos chamados sistemas de recomendação, que estão cada vez mais relevantes e inteligentes atualmente. Essas aplicações permitem filtrar conteúdo para usuários, a fim de tornar os processos de consumo e compra mais eficientes. 

O sistema opera com uma lógica que envolve análise de dados e correlação de informações diferentes. Além disso, envolve também um pouco de Inteligência Artificial. Por isso, aprender sobre os seus princípios é crucial para quem deseja estar atualizado no mercado e crescer profissionalmente, aproveitando algumas das vagas associadas.

Se quiser saber mais sobre a relevância desses algoritmos e como eles levam a melhores resultados, acompanhe as informações a seguir. 

O que são sistemas de recomendação?

Os sistemas de recomendação são aplicações que filtram conteúdos e produtos para cada usuário na web, apostando na probabilidade de que vão gostar daquilo. Eles são acionados por conta da quantidade absurda de informações que temos disponíveis e da facilidade para vender itens de nicho que a internet proporciona. Assim, é possível fazer com que cada produto encontre seu cliente.

Em outras palavras, consistem em dicas de novos tipos de produtos que surgem para os usuários em suas telas. Estão relacionados a uma prática antiga de pós-venda de lojas físicas: sempre que um consumidor finaliza uma compra, o vendedor questiona se ele deseja levar um produto relacionado — é o que chamamos de cross sell.

Contudo, esses algoritmos expandem essa abordagem para todo tipo de informações, como música e vídeos também.

Servindo como um consultor para o cliente, disponível para mostrar ofertas que podem ser interessantes, esses sistemas logo ganham a confiança das pessoas, ao demonstrar que as conhecem. É como um amigo próximo que, no meio da conversa sobre uma compra, recomenda adquirir um certo complemento. Isso explica o sucesso desse tipo de aplicação, tanto para empresas quanto para clientes.

Para que eles funcionem, é necessário empregar um forte conhecimento especializado em matemática: técnicas de busca booleana, árvores de decisão, vizinho K-mais próximo, modelos vetoriais e outros são comumente utilizados.

Em suma, trata-se de uma metodologia Data Driven que continua impulsionando os resultados do empreendedorismo digital ao permitir que dados se tornem insights precisos e oportunidades de compra. 

Como eles contribuem para as vendas e o engajamento de consumidores?

Vamos analisar as principais vantagens para vendas e para o engajamento de consumidores. 

Personalização

Como falamos, a internet criou a possibilidade de e-commerces, e empresas de todos os tipos oferecem conteúdos específicos. Existe uma infinidade de opções de produtos e informações, e organizações se beneficiam pelo fato de que não há necessidade de estoque para essas mercadorias ou até mesmo um limite para que sejam oferecidos.

Geralmente, são instâncias virtuais, formadas por bits. No caso de itens físicos, são virtuais até que alguém realize uma compra.

Algoritmos de recomendação são interessantes, pois permitem que cada empresa personalize o conteúdo e a experiência para os consumidores, com base em suas preferências. Assim, é possível garantir que ele se sinta especial, pois enxergará valor nas dicas e recomendações inteligentes. Da mesma forma, isso gera uma vantagem competitiva para as organizações. 

Fidelização e recorrência

A principal implicação do tópico anterior é justamente o aumento da fidelização dos consumidores e elevação dos índices de recorrência.

Ou seja, clientes se tornam leais às empresas por conta de suas recomendações úteis e certeiras, bem como do fato de que as indicações são soluções reais para suas necessidades. Do mesmo modo, é possível manter esse cliente não só envolvido, mas também comprando frequentemente.

Se o consumidor compra um livro em uma loja virtual desse departamento, por exemplo, é possível logo exibir em sua tela outros livros relacionados para que ele compre novamente ou ao menos se interesse em querer mais. Se ele estiver tentando aprender tudo sobre um tema com livros, isso é crucial para ajudá-lo.

Buzz

Boas recomendações geralmente são motivo de discussão e suscitam comentários. Afinal, se um cliente se sente encantado pela experiência, ele tende a falar sobre isso e recomendar em suas redes sociais, por exemplo — em alguns casos, até mesmo em conversas fora da internet. Isso gera mais clientes para sua empresa, com um custo de aquisição menor.

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Como os sistemas de recomendação são alimentados?

A lógica de recomendação envolve Data Science e uma série de cálculos complexos com probabilidade e matemática avançada. Existem quatro fases principais que descrevem o funcionamento de um sistema dessa natureza: coleção, armazenamento, análise e recomendação.

Na coleção, o objetivo é levantar os dados que servirão de fonte para as recomendações. Essas informações são geralmente:

  • histórico de acessos a produtos por cada cliente;
  • dados de revisão/avaliação de produtos;
  • tempo de interação de usuários em páginas de produtos;
  • histórico de compras;
  • criação de carrinhos etc.

O armazenamento cuida da questão técnica, envolvendo os bancos de dados que guardam essas informações. A fase de análise e recomendação, por sua vez, pode ser dividida em quatro abordagens principais: filtragem por conteúdo, filtragem colaborativa, modelo híbrido e Deep Learning. 

Na filtragem por conteúdo, a empresa coleta dados do próprio usuário, como histórico de acesso e de compra, e recomenda produtos similares que poderão ser interessantes. Na filtragem colaborativa, por sua vez, existe uma busca por outros usuários com gostos semelhantes para, então, recomendar opções que tenham interessado esses usuários.

No modelo híbrido, ambas as abordagens são combinadas para gerar ainda mais opções de personalização e uma avaliação precisa da probabilidade. Por fim, no Deep Learning, o sistema prevê a probabilidade de um consumidor X gostar do produto Y, com base em um mar de dados. Isso é feito com um processamento mais complexo que envolves redes neurais. 

Basicamente, em vez de envolver apenas um nó calculando probabilidades, existe uma rede deles em diferentes níveis. Cada nível gera uma conclusão, sendo que quanto mais avançamos na rede, mais próximos chegamos de uma decisão aprofundada e com maior chance de acerto. 

Quais as principais empresas que se apropriam dessa funcionalidade?

Sistemas que recomendam informações/itens são a base da internet atualmente. Eles estão em todo lugar. Por exemplo, o Facebook utiliza esse raciocínio computacional para indicar pessoas que você talvez conheça e proporcionar possíveis relações de amizade na rede. A ideia é mostrar contatos que talvez já estejam em seu círculo social, mas que, por algum motivo, não foram adicionadas. 

A Netflix também usa um algoritmo semelhante a fim de indicar filmes e séries para os seus usuários. O objetivo do sistema de recomendação é fazer com que eles permaneçam mais tempo e indiquem a plataforma, o que contribui com a recorrência mês a mês também.

A Amazon é outra empresa que utiliza esse sistema para indicar produtos de sua base — livros, equipamentos eletrônicos e outros. O e-commerce usa tanto filtragem colaborativa quanto de conteúdo.

O Spotify, serviço de streaming de música, aplica o mesmo método para recomendar novas canções a seus usuários. Existe até uma playlist personalizada que muda semanalmente. De forma semelhante, o YouTube faz para recomendar vídeos.

Como vimos, os algoritmos de recomendação se tornaram uma inovação comum em indústrias e segmentos de todos os tipos. Ao filtrar a grande quantidade de informação na internet, essa aplicação permite otimizar a experiência do usuário, maximizar a probabilidade de compra e evitar que o consumidor fique perdido. 

Gostou do conteúdo? Entendeu os sistemas de recomendação? Queremos saber sua opinião sobre o assunto nos comentários!

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