{"id":18999,"date":"2020-04-20T10:02:56","date_gmt":"2020-04-20T13:02:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.impacta.com.br\/blog\/?p=16881"},"modified":"2020-04-20T10:02:56","modified_gmt":"2020-04-20T13:02:56","slug":"saiba-como-sistemas-recomendacao-podem-aumentar-vendas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.impacta.com.br\/blog\/saiba-como-sistemas-recomendacao-podem-aumentar-vendas\/","title":{"rendered":"Saiba como os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o podem aumentar as vendas"},"content":{"rendered":"

Na era da informa\u00e7\u00e3o, algoritmos <\/a>fazem escolhas sobre o que vamos ver e consumir o tempo inteiro. Eles funcionam com base nos chamados sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o, que est\u00e3o cada vez mais relevantes e inteligentes atualmente. Essas aplica\u00e7\u00f5es permitem filtrar conte\u00fado para usu\u00e1rios, a fim de tornar os processos de consumo e compra mais eficientes.\u00a0<\/span><\/p>\n

O sistema opera com uma l\u00f3gica que envolve an\u00e1lise de dados e correla\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es diferentes. Al\u00e9m disso, envolve tamb\u00e9m um pouco de Intelig\u00eancia Artificial<\/a>. Por isso, aprender sobre os seus princ\u00edpios \u00e9 crucial para quem deseja estar atualizado no mercado e crescer profissionalmente, aproveitando algumas das vagas associadas.<\/span><\/p>\n

Se quiser saber mais sobre a relev\u00e2ncia desses algoritmos e como eles levam a melhores resultados, acompanhe as informa\u00e7\u00f5es a seguir.\u00a0<\/span><\/p>\n

O que s\u00e3o sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o?<\/span><\/strong><\/h2>\n

Os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o s\u00e3o aplica\u00e7\u00f5es que filtram conte\u00fados e produtos para cada usu\u00e1rio na web, apostando na probabilidade de que v\u00e3o gostar daquilo. Eles s\u00e3o acionados por conta da quantidade absurda de informa\u00e7\u00f5es que temos dispon\u00edveis e da facilidade para vender itens de nicho que a internet proporciona. Assim, \u00e9 poss\u00edvel fazer com que cada produto encontre seu cliente.<\/span><\/p>\n

Em outras palavras, consistem em dicas de novos tipos de produtos que surgem para os usu\u00e1rios em suas telas. Est\u00e3o relacionados a uma pr\u00e1tica antiga de p\u00f3s-venda de lojas f\u00edsicas: sempre que um consumidor finaliza uma compra, o vendedor questiona se ele deseja levar um produto relacionado \u2014 \u00e9 o que chamamos de cross sell.<\/span><\/p>\n

Contudo, esses algoritmos expandem essa abordagem para todo tipo de informa\u00e7\u00f5es, como m\u00fasica e v\u00eddeos tamb\u00e9m.<\/span><\/p>\n

Servindo como um consultor para o cliente, dispon\u00edvel para mostrar ofertas que podem ser interessantes, esses sistemas logo ganham a confian\u00e7a das pessoas, ao demonstrar que as conhecem. \u00c9 como um amigo pr\u00f3ximo que, no meio da conversa sobre uma compra, recomenda adquirir um certo complemento. Isso explica o sucesso desse tipo de aplica\u00e7\u00e3o, tanto para empresas quanto para clientes.<\/span><\/p>\n

Para que eles funcionem, \u00e9 necess\u00e1rio empregar um forte conhecimento especializado em matem\u00e1tica: t\u00e9cnicas de busca booleana, \u00e1rvores de decis\u00e3o, vizinho K-mais pr\u00f3ximo, modelos vetoriais<\/strong> e outros s\u00e3o comumente utilizados.<\/span><\/p>\n

Em suma, trata-se de uma metodologia Data Driven<\/a> que continua impulsionando os resultados do empreendedorismo digital<\/a> ao permitir que dados se tornem insights precisos e oportunidades de compra.\u00a0<\/span><\/p>\n

Como eles contribuem para as vendas e o engajamento de consumidores?<\/span><\/strong><\/h2>\n

Vamos analisar as principais vantagens para vendas e para o engajamento de consumidores.\u00a0<\/span><\/p>\n

Personaliza\u00e7\u00e3o<\/span><\/strong><\/h3>\n

Como falamos, a internet criou a possibilidade de e-commerces<\/a>, e empresas de todos os tipos oferecem conte\u00fados espec\u00edficos. Existe uma infinidade de op\u00e7\u00f5es de produtos e informa\u00e7\u00f5es, e organiza\u00e7\u00f5es se beneficiam pelo fato de que n\u00e3o h\u00e1 necessidade de estoque para essas mercadorias ou at\u00e9 mesmo um limite para que sejam oferecidos.<\/span><\/p>\n

Geralmente, s\u00e3o inst\u00e2ncias virtuais, formadas por bits. No caso de itens f\u00edsicos, s\u00e3o virtuais at\u00e9 que algu\u00e9m realize uma compra.<\/span><\/p>\n

Algoritmos de recomenda\u00e7\u00e3o s\u00e3o interessantes, pois permitem que cada empresa personalize o conte\u00fado e a experi\u00eancia para os consumidores, com base em suas prefer\u00eancias. Assim, \u00e9 poss\u00edvel garantir que ele se sinta especial, pois enxergar\u00e1 valor nas dicas e recomenda\u00e7\u00f5es inteligentes. Da mesma forma, isso gera uma vantagem competitiva para as organiza\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n

Fideliza\u00e7\u00e3o e recorr\u00eancia<\/span><\/strong><\/h3>\n

A principal implica\u00e7\u00e3o do t\u00f3pico anterior \u00e9 justamente o aumento da fideliza\u00e7\u00e3o dos consumidores e eleva\u00e7\u00e3o dos \u00edndices de recorr\u00eancia.<\/span><\/p>\n

Ou seja, clientes se tornam leais \u00e0s empresas por conta de suas recomenda\u00e7\u00f5es \u00fateis e certeiras, bem como do fato de que as indica\u00e7\u00f5es s\u00e3o solu\u00e7\u00f5es reais para suas necessidades. Do mesmo modo, \u00e9 poss\u00edvel manter esse cliente n\u00e3o s\u00f3 envolvido, mas tamb\u00e9m comprando frequentemente.<\/span><\/p>\n

Se o consumidor compra um livro em uma loja virtual<\/a> desse departamento, por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel 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 \u00e9 crucial para ajud\u00e1-lo.<\/span><\/p>\n

Buzz<\/span><\/strong><\/h3>\n

Boas recomenda\u00e7\u00f5es geralmente s\u00e3o motivo de discuss\u00e3o e suscitam coment\u00e1rios. Afinal, se um cliente se sente encantado pela experi\u00eancia, ele tende a falar sobre isso e recomendar em suas redes sociais, por exemplo \u2014 em alguns casos, at\u00e9 mesmo em conversas fora da internet. Isso gera mais clientes para sua empresa, com um custo de aquisi\u00e7\u00e3o menor.<\/span><\/p>\n

\"sistemas_recomendacao\"<\/p>\n

Como os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o s\u00e3o alimentados?<\/span><\/strong><\/h2>\n

A l\u00f3gica de recomenda\u00e7\u00e3o envolve Data Science<\/a> e uma s\u00e9rie de c\u00e1lculos complexos com probabilidade e matem\u00e1tica avan\u00e7ada. Existem quatro fases principais que descrevem o funcionamento de um sistema dessa natureza: cole\u00e7\u00e3o, armazenamento, an\u00e1lise e recomenda\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Na cole\u00e7\u00e3o, o objetivo \u00e9 levantar os dados que servir\u00e3o de fonte para as recomenda\u00e7\u00f5es. Essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o geralmente:<\/span><\/p>\n