Um sistema de recomendação com inteligência artificial usa algoritmos inteligentes para fazer recomendações. Os dois grandes diferenciais desses tipos de sistema são a personalização e a automação.
Os sistemas de recomendação estão cada vez mais presentes em nossas vidas. Se você já comprou na Amazon, assistiu Netflix ou usou o Facebook, com certeza já foi impactado por um. E, nesses três casos, a inteligência artificial está presente.
No comércio eletrônico, esses mecanismos também são bastante populares e muitas lojas virtuais utilizam sistemas de recomendação com inteligência artificial, pois facilitam a jornada de compra, melhoram a experiência do usuário e, com isso, elevam a taxa de conversão. Mas algumas lojas ainda não utilizam essa tecnologia em seus sistemas.
Criamos este conteúdo para explicar por que você deve usar um sistema de recomendação com inteligência artificial no seu e-commerce, assim como fazem as grandes marcas. Confira!
Diferenciais de um sistema de recomendação com inteligência artificial
Os dois grandes diferenciais do uso de inteligência artificial (IA) nesses tipos de sistema são a personalização e a automação. A seguir, explicamos com mais detalhes como essas características funcionam e a importância delas para as lojas virtuais.
Personalização
De um modo geral, todos os mecanismos de recomendação procuram personalizar a experiência de compra, recomendando os produtos mais relevantes em vitrines inteligentes de recomendação, como mostra o exemplo abaixo.
Mas sem a tecnologia de uma inteligência artificial para e-commerce, a eficácia não é tão grande, pois esses sistemas respondem apenas a regras fixas e lineares.
A inteligência artificial, por sua vez, tem como uma de suas principais qualidades a não linearidade. Ela utiliza cálculos não lineares para funcionar da forma mais parecida possível com um cérebro humano, por meio dos algoritmos inteligentes.
Já os sistemas sem IA usam algoritmos matemáticos simples, dessa forma, as possibilidades e modelos de recomendação se tornam mais previsíveis e limitadas, pois respondem a uma regra específica.
Como funciona na prática
Imagine que um cliente está visualizando um determinado produto, a partir disso, o sistema sem IA pode buscar direto na base de dados todos os produtos que estão na mesma categoria daquele que está sendo visualizado; com uma mesma faixa de valor; e que estejam em estoque.
A partir daí o sistema pode ordenar por maior desconto, por exemplo. Essa é a regra, isso tá fixo. Para todos os itens que o cliente procurar, haverá a mesma regra e você rapidamente descobre qual é a regra que está retornando aqueles produtos.
Com a inteligência artificial existem mais possibilidades, mais caminhos além daqueles já esperados, porque ela usa o mecanismo de aprendizagem, através do aprendizado de máquina (machine learning). Ela utiliza os dados para aprender e aí gerar a recomendação, assim os resultados podem ser surpreendentes e imprevisíveis, mas bem mais eficazes.
Em uma loja de vinhos, ela pode chegar à conclusão sozinha, por exemplo, de que quem compra um vinho de 30 reais não compra de 1.500, sem precisar criar uma regra para isso. Mas ela também pode chegar à conclusão de que quem compra um “cabernet sauvignon” também compra o “shiraz”, mesmo sendo bem diferentes entre si.
Isso acontece, pois, naquele ambiente em que a IA aprendeu, ela percebeu que as pessoas compram sim os dois vinhos. Ao menos naquele ambiente, já que as pessoas são diferentes e têm culturas e hábitos de consumo diferentes.
Em um sistema sem IA, em que as regras foram pré-programadas por uma pessoa, o resultado será sempre o mesmo. Enquanto que com um sistema de recomendação com inteligência artificial, os resultados podem ser diferentes e, por isso, muito mais assertivos e mais personalizados do que aquele que uma pessoa colocou de acordo com a sua expertise única e exclusiva ou de um pequeno grupo de pessoas.
Personalização, experiência de compra e inteligência artificial
No vídeo abaixo, Rodrigo Schiavini explica a relação entre personalização, experiência de compra e inteligência artificial. Assista e entenda!
O sistema de recomendação da SmartHint utiliza inteligência artificial para personalizar a experiência de compra de cada consumidor dentro das lojas virtuais.
Automação
A automação também é uma característica importante em um sistema de recomendação com inteligência artificial, pois ela faz análises em tempo real e não testes A/B, como ocorre em outros sistemas. Isso facilita muito os processos e otimiza o tempo da equipe.
No caso do comércio eletrônico, isso se reflete nas vitrines autônomas, que trabalham de forma automática. Isso acontece, pois a IA faz análises em tempo real e, com isso, consegue identificar quais são as vitrines virtuais que estão convertendo mais, quais são as melhores posições e quais são as mais relevantes para cada usuário.
Dessa forma, as vitrines se posicionam sozinhas, reduzindo a necessidade de configurações através de um trabalho humano e manual.
Veja como as vitrines autônomas da SmartHint aumentaram em 120% a taxa de conversão da Diesel!
Conclusão
Como você viu, a inteligência artificial faz toda a diferença em um sistema de recomendação, personalizando e elevando ainda mais a experiência de compra dos seus clientes, reduzindo custos e otimizando o trabalho da equipe.
Não é à toa que os maiores cases de sucesso que envolvem sistemas de recomendação, como o da Amazon e o da Netflix, utilizam inteligência artificial.
Escrito por: Tânia d’Arc
