Um algoritmo é uma sequência de instruções e operações definidas para a realização de tarefas e resolução de cálculos e equações destinados à recomendação de itens para os usuários que navegam pela internet. Já os algoritmos de recomendação são a base de softwares que sugerem itens aos usuários na internet.
Quando você visita uma loja física, é comum encontrar um vendedor disponível para sugerir um produto que atenda às suas necessidades. Porém, nas lojas virtuais, o processo é diferente. Isto é, o trabalho de indicação fica por conta dos algoritmos de recomendação.
Como isso acontece na prática? Por meio de sistemas de recomendação, o e-commerce organiza e apresenta os produtos ao consumidor que acessa a sua loja.
Esse tipo de recurso contribui para melhorar a experiência de compra do cliente e facilitar a busca pela mercadoria ideal, o que resulta em mais vendas.
Essa relação pode ser comprovada se buscamos pesquisas que abordam as tendências do comportamento do cliente. Um levantamento da Zendesk, por exemplo, aponta que 75% dos consumidores estão dispostos a gastar mais com empresas que oferecem uma excelente experiência.
Já uma pesquisa da Salesforce mostra que 74% dos consumidores provavelmente mudarão de marca se acharem o processo de compra muito difícil.
Por isso, o algoritmo de recomendação funciona, justamente, como um facilitador das etapas de aquisição. Continue a leitura e saiba mais sobre o tema!
- O que é algoritmo de recomendação?
- Como funcionam os algoritmos de recomendação?
- Exemplo do sistema de recomendação da Netflix
- Benefícios dos algoritmos de recomendação para lojas virtuais
- Como criar um sistema de recomendação para e-commerce?
O que é algoritmo de recomendação?
Um algoritmo é uma sequência de instruções e operações definidas para a realização de tarefas e resolução de cálculos e equações destinados à recomendação de itens para os usuários que navegam pela internet.
Quando pensamos no contexto do comércio eletrônico, os algoritmos de recomendação são a base de softwares que sugerem produtos aos consumidores que acessam a loja virtual, funcionando de maneira similar a um vendedor virtual.
Esse sistema de recomendação realiza análises e estudos profundos para identificar padrões e cruzar dados, com base na probabilidade.
Como funcionam os sistemas de recomendação?
De maneira geral, existem dois principais modelos de recomendação: o personalizado e o não personalizado.
A recomendação personalizada considera o comportamento de cada consumidor, seus cliques, mercadorias visitadas e outras informações para apresentar produtos que estejam alinhados a esse tipo de pesquisa.
Já as recomendações não personalizadas realizam sugestões mais gerais, de acordo com os itens oferecidos, categorias, ofertas, novidades etc. A seguir, vamos explicar detalhadamente como cada uma dessas opções funciona na prática, por isso, continue lendo!
Sistemas de recomendação com machine learning
O sistema de recomendação com machine learning é usado em indicações personalizadas.
Nesses casos, os algoritmos inteligentes, com inteligência artificial (IA), realizam recomendações com base no que a ferramenta aprendeu sobre o comportamento do comprador dentro do site. Machine learning significa exatamente aprendizado de máquina.
É por meio dessa tecnologia que as vitrines de recomendação irão organizar os produtos considerando as páginas que o usuário visitou e as buscas que ele fez.
Vamos usar um exemplo para tornar a explicação mais simples. Considere uma loja on-line de brinquedos, que recebe a visita de um consumidor em busca de lousas para desenhar.
A partir do comportamento de pesquisa e da avaliação sobre as páginas que estão sendo visitadas, as vitrines virtuais personalizadas passam a apresentar automaticamente, sugestões de produtos relacionados. Observe o exemplo abaixo.
Caso outro usuário pesquise sobre ursos de pelúcia, ele será impactado por uma vitrine de recomendação completamente diferente do exemplo acima. Nesse caso, a lista de produtos recomendados respeitaria as demandas do consumidor em questão.
Logo, um e-commerce com algoritmo de recomendação personalizável apresenta diferentes produtos para cada consumidor que acessa e interage com o site.
O uso de algoritmos de recomendação personalizáveis, geralmente, amplia a relevância do produto sugerido ao visitante, afinal, considera o comportamento do usuário para apresentá-lo.
Além disso, a personalização da comunicação contribui para destacar a sua marca em relação à concorrência e mostrar que a empresa oferece os produtos alinhados às necessidades dos compradores.
Por último, ao exibir produtos similares ou complementares aos pesquisados por clientes em potencial, o recurso ainda favorece os resultados de ações como cross selling e up selling, que ajudam a aumentar o ticket médio.
Leita também: Por que usar um sistema de recomendação com inteligência artificial?
Sistemas de recomendação não personalizáveis
Em casos em que o algoritmo de recomendação não considera o comportamento de busca e navegação de cada cliente, os produtos indicados nas vitrines podem estar separados em categorias como:
- lançamentos;
- mais vistos;
- produtos mais comprados;
- categorias de produtos específicos etc.
A imagem abaixo apresenta um exemplo de como funcionam os sistemas de recomendação sem personalização.
Perceba que há recomendação, mas que ela funciona de maneira mais generalizada, considerando diferentes critérios que devem obedecer à estratégia do seu negócio. Esse também é um recurso bastante útil para o e-commerce.
Exemplo do sistema de recomendação da Netflix
A Netflix possui um sistema de recomendação com machine learning muito famoso.
Por meio da tecnologia de recomendação, o streaming é capaz de compreender o comportamento, os gostos e os interesses de cada usuário, de acordo com o tipo de conteúdo que ele consome.
Como cada cliente possui um comportamento de pesquisa e de consumo de entretenimento diferente, cada “tela inicial” da Netflix é personalizada.
O objetivo da ferramenta é manter seus consumidores fiéis à sua solução, e para isso, ela usa recursos como os algoritmos de recomendação que ajudam a manter os usuários engajados com o serviço.
Perceba como esse é um excelente exemplo do que um sistema de recomendação é capaz: o recurso melhora a experiência, gera mais engajamento e mantém o cliente se relacionando com a marca.
É claro que o caso da Netflix não é de produtos dentro de um e-commerce, entretanto, é um dos exemplos de como o sistema de recomendação pode contribuir para a relação entre marca e consumidor.
Benefícios dos algoritmos de recomendação para lojas virtuais
Até aqui você descobriu o que é e como funcionam os algoritmos de recomendação. Entretanto, será que o investimento nessa tecnologia vai trazer o retorno que você espera?
Conheça, a seguir, a lista de benefícios ao usar um algoritmo de recomendação:
- melhora a experiência de compra do cliente;
- ajuda o consumidor a encontrar o que busca e concluir a compra em menos tempo;
- reduz a taxa de abandono no site;
- contribui para estratégias de cross selling e up sell;
- aumenta a taxa de conversão;
- amplia o ticket médio;
- fideliza compradores.
Como criar um sistema de recomendação para e-commerce?
Até aqui, tudo certo, mas como criar um sistema de recomendação para o e-commerce? Para contar com um sistema como esses na sua loja virtual você não precisa criá-lo do zero. Uma das formas mais eficientes para fazer isso é aproveitar recursos já disponíveis no mercado, como as vitrines inteligentes, e ofertados por especialistas no assunto.
Esse tipo de tecnologia usa dados e informações para criar indicações personalizadas ou não para potenciais clientes, contribuindo para que todos os benefícios do mecanismo possam ser alcançados.
