O que é sistema de recomendação para e-commerce? Tudo sobre o tema!

sistema de recomendação ecommerce

Você já ouviu falar em sistema de recomendação? Hoje, ele é uma tecnologia indispensável para qualquer e-commerce, pois faz recomendações de produtos para o consumidor, agindo como um vendedor virtual. Isso facilita a navegação dentro da loja e eleva a experiência do usuário, porque torna a jornada de compra muito mais prazerosa. 

Mas os sistemas de recomendação estão presentes em nossas vidas em muitos outros canais e segmentos. Então, antes de qualquer coisa, que tal entender o que ele é de um modo geral? Neste post você vai ter um panorama completo sobre isso e sobre TUDO o que envolve um sistema de recomendação para e-commerce, nos seguintes tópicos:

Vamos lá? 

O que é um sistema de recomendação?

Um sistema de recomendação, ou mecanismo de recomendação, é uma ferramenta que utiliza uma série de algoritmos, análise de dados e até mesmo inteligência artificial (IA) para realizar recomendações on-line. Essas recomendações podem ser personalizadas para cada usuário ou não, dependendo do objetivo de cada plataforma, da quantidade de dados obtidos e até mesmo do tipo de tecnologia utilizada. 

Quando o foco é a personalização da experiência do usuário, o sistema utiliza dados referentes ao perfil e à navegação desse usuário – como cliques, avaliações, e buscas –  para recomendar itens que tenham maior relevância para ele.

Acima de tudo, um sistema de recomendação coleta informação e, com isso, facilita o processo de tomada de decisão ao mostrar e recomendar uma seleção de itens. O item pode ser um produto, uma forma de conteúdo ou até mesmo uma pessoa – no caso de sites de relacionamento ou na sugestão de amigos em uma rede social.

Essa informação coletada diz respeito a três elementos:

  • aos itens que serão recomendados; 
  • ao usuário que será impactado por essas recomendações;
  • e a outros usuários que já interagiram com a plataforma. 

Os dados referentes aos usuários podem ser de dois tipos: explícitos ou implícitos. 

Explícitos: consistem em informação concedida pelos usuários, geralmente diante de alguma pergunta ou solicitação, como comentários e avaliações. 

Implícitos: são produzidos de forma espontânea pelos usuários e têm a ver com o comportamento dele durante a navegação, como cliques que faz, buscas, tempo de permanência em alguma página etc. 

A qualidade das recomendações tem relação direta com a quantidade e qualidade dos dados obtidos. Então, quanto mais dados houver a respeito de uma pessoa e de outras pessoas semelhantes a ela, melhores e mais personalizadas podem ser as recomendações, despertando o interesse desse usuário e ajudando na tomada de decisão. 

Quando surgiu e por quê?

O termo sistema de recomendação pode até parecer novidade, mas surgiu nos anos 1990. Os seus primeiros estudos tiveram origem em diversas áreas, como ciências cognitivas, teoria de aproximação, recuperação da informação, teoria de previsões, administração e marketing, e surgiram da dificuldade das pessoas em encontrar e escolher itens diante da imensa quantidade de informações disponíveis na internet.

Dessa forma, além de solucionar um problema, o sistema de recomendação surgiu como uma oportunidade de negócio, aproveitando essa grande quantidade de dados e informações para gerar lucro de forma atrativa. 

O Tapestry, desenvolvido nessa época, é considerado por muitos o primeiro sistema de recomendação. Ele deu origem ao termo “filtragem colaborativa”, pois a filtragem de informação realizada nesse sistema era feita através da colaboração entre pessoas. 

No início, a “filtragem colaborativa” acabou sendo o nome adotado para tratar de qualquer mecanismo de recomendação, mas depois os próprios criadores passaram a chamar de forma mais genérica de “sistema de recomendação”, já que nem todos os sistemas precisam utilizar a técnica colaborativa. 

O Tapestry também motivou a criação da área de estudo focada somente em sistemas de recomendação. A partir dele, alguns pesquisadores passaram a dedicar seus estudos a identificar e resolver problemas de recomendação relacionados a estruturas de avaliação. 

Onde está presente?

Os sistemas de recomendação estão presentes hoje na maioria dos serviços de streaming, nas redes sociais, comércio eletrônico e até em lojas de aplicativos que utilizamos no dia a dia.

Apesar de serem segmentos bastante distintos entre si, têm em comum a necessidade de lidar com uma grande quantidade de informações. Então, o sistema ajuda a organizá-las de uma forma mais atrativa para o usuário, melhorando a experiência. Dessa forma, mesmo que ele não tenha certeza sobre o que procura, tem fácil acesso a várias sugestões e não precisa ficar procurando em categorias e clicando em item por item. 

A forma de recomendar muda de acordo com o negócio e com os itens a serem recomendados. Mas, de forma geral, todos trabalham com três tipos de sugestões: 

  • aquelas que levam em conta o perfil do usuário e são mais relevantes pra ele; 
  • as que levam em conta a popularidade do item em relação a todos os usuários; 
  • as que mostram as novidades. 

Veja alguns exemplos a seguir:

Netflix

sistema de recomendação da Netflix é sem dúvida um dos mais conhecidos e utilizados pelas pessoas. O seu objetivo é ajudar os usuários a escolherem filmes e séries dentre tantas opções. Sem ter que ficar procurando por horas até encontrar algo que desperte o interesse.

recomendação Netflix

Spotify

O Spotify é um dos streamings de áudio mais utilizados do mundo e utiliza o sistema de recomendação para sugerir podcasts, músicas e até montar playlists inteiras para seus usuários. 

Sistema de recomendação Spotifyrecomendação Spotify

Facebook

O Facebook domina o mercado de redes sociais e utiliza um sistema de recomendação para sugerir novos amigos, recomendar anúncios patrocinados e conteúdos relevantes para o perfil de cada usuário.

Recomendação Facebook AdsRecomendação Facebook conteúdo

Google Play Store

O Google utiliza mecanismos de recomendação em muitas das suas frentes, mas destacamos aqui o Google Play Store, loja de aplicativos que hoje também trabalha com filmes e livros e utiliza as recomendações para sugerir itens e otimizar a navegação.

Recomendação Play Store jogosRecomendação Play Store e-books

Amazon

A Amazon é pioneira e um dos mais notáveis e antigos cases de sucesso quando se fala em sistema de recomendação. 

Eles utilizam essa tecnologia desde 1999, sempre prezando pela personalização da experiência de compra. Com o passar dos anos, foram aprimorando cada vez mais o sistema e hoje é a empresa mais valiosa do mundo: vale quase meio bilhão de dólares. 

O seu sistema é voltado para a recomendação de produtos, o que facilita a jornada de compra dos seus consumidores e ajuda na tomada de decisão e conversão de vendas.

Veja alguns exemplos das recomendações responsáveis por este case de sucesso da Amazon:

Sistema de recomendação AmazonVitrine de recomendação Amazon

A maioria desses serviços conta com sistemas de recomendação próprios que utilizam inteligência artificial (IA) para que as recomendações sejam mais personalizadas e, portanto, mais assertivas. Há sistemas que não utilizam IA e, por isso, não conseguem oferecer uma experiência tão personalizada. Mas vamos falar melhor sobre isso nos próximos tópicos. 

Sistema de recomendação para e-commerce

Nos sistemas de recomendação para e-commerce o principal objetivo é a sugestão de produtos para os consumidores nas chamadas vitrines inteligentes ou vitrines de recomendação. Elas podem aparecer na home do site, nas páginas de produtos e no carrinho de compras. Vamos entender melhor como elas funcionam?

Vitrines inteligentes de recomendação

As vitrines inteligentes agem como um vendedor virtual e recomendam os produtos de forma inteligente dentro da loja on-line. 

Elas podem chegar a recomendar itens de forma até mais assertiva e personalizada do que um vendedor comum, devido à grande quantidade de dados e informações que o sistema pode obter sobre os usuários. Tudo depende do quanto o consumidor navegou na loja e quantas informações disponibilizou para o sistema. 

No entanto, se ele interagiu pouco com o site e não houver dados suficientes, o único caminho é trabalhar com as recomendações não personalizadas, que também podem ser bastante eficientes. 

Veja alguns exemplos de vitrines inteligentes: 

Personalizadas

Quando o consumidor entra na loja virtual e começa a navegar, clicando e buscando produtos de seu interesse, o sistema identifica o perfil dele e pode fazer recomendações personalizadas e mais relevantes. Esse é o caso da vitrine da Diesel abaixo, que mostra produtos similares ao que ele já está olhando e bastante semelhantes entre si.

vitrine personalizada diesel

Elas tornam a navegação mais prazerosa, porque o consumidor consegue ver diversos itens de seu interesse sem ter que ficar procurando em categorias ou filtrando informações.

Não personalizadas

Se o cliente acabou de chegar no site e ainda não navegou o suficiente, fica difícil identificar seus interesses. Nesse caso, ele pode ser impactado pelas vitrines não personalizadas. Elas são mais genéricas e, de modo geral, mostram os mesmos produtos para todos os clientes. 

A estratégia aqui é apostar em gatilhos mentais, como a escassez e a aprovação social, mostrando as últimas ofertas ou os itens mais vistos e/ou vendidos. Os lançamentos também são bastante utilizados.

Vitrine de recomendação Diesel

É comum que ambas as estratégias sejam utilizadas nos sistemas de recomendação para e-commerce, trabalhando em conjunto para todos os tipos de situação.

Saiba mais sobre as vitrines inteligentes.

Vitrines autônomas 

As vitrines inteligentes também podem ser autônomas, ou seja, podem funcionar de modo automático e sem a necessidade de configurações manuais, sendo muito mais eficientes. Isso acontece quando o sistema usa inteligência artificial. Abordaremos com mais detalhes no tópico: Sistema de recomendação com inteligência artificial.

Ter um sistema próprio ou terceirizado?

Como você viu no tópico anterior, a Amazon é um grande case de sucesso, principalmente quando se fala em sistema de recomendação no comércio eletrônico. Eles trabalham com vitrines de recomendação em um sistema próprio e isso custa muito dinheiro e dá bastante trabalho. Afinal, é preciso ter uma equipe de tecnologia totalmente focada e especializada nisso.

Mas, felizmente, hoje qualquer loja virtual, mesmo que não tenha uma equipe interna para desenvolver o seu próprio sistema, também pode contar com um mecanismo de recomendação em seu site, pois há serviços terceirizados totalmente voltados para isso. 

Alguns fazem um projeto específico para cada loja, o que leva mais tempo e custa mais caro. Outros possuem uma estrutura padrão que pode facilmente ser adaptada a qualquer loja. 

Se a sua empresa não é a Amazon, o melhor caminho é optar por um sistema terceirizado. Ao final deste texto, listamos alguns pontos que vão te ajudar na hora de escolher um sistema de recomendação para a sua loja. Confira!

Tipos de sistemas de recomendação

Há diversos tipos de sistemas de recomendação, todos trabalham com dados, mas de formas diferentes. Alguns usam apenas estatística, recuperação de informação (RI) e filtragens de dados. Outros utilizam esses métodos em conjunto com inteligência artificial, em técnicas de aprendizagem de máquina. 

Um processo que está em alta hoje e é bastante utilizado é o “feature extraction”, um segmento que usa inteligência artificial para extrair características. Posteriormente, os dados extraídos são trabalhados fazendo filtragens ou sendo utilizados em outras IAs. E também há sistemas que utilizam a inteligência juntamente com as filtragens para fazer as recomendações. 

De forma geral, todos os sistemas de recomendação passam por 4 principais etapas:

1) Coleta: a coleta de dados é o primeiro passo necessário para um mecanismo de recomendação funcionar, já que eles são a base de tudo. Como já mencionamos, esses dados se referem aos itens que se pretende recomendar e aos usuários que interagem com o sistema, podendo ser implícitos ou explícitos. 

2) Armazenamento: em seguida, é necessário armazenar os dados de alguma forma para não “perdê-los”. Você pode optar por uma base de dados NoSQL, uma base de dados padrão SQL ou outro tipo de armazenamento. O importante é armazená-los de uma forma organizada e estruturada e de acordo com a necessidade do sistema e da quantidade de dados. 

3) Processamento: outra etapa bastante importante é a de processamento dos dados, ou seja, fase em que eles são analisados e ordenados de acordo com suas características, facilitando a etapa seguinte de filtragem.

4) Filtragem: é nessa etapa que a recomendação realmente acontece. Nessa fase, os dados coletados, armazenados e processados são filtrados com o intuito de gerar a recomendação mais adequada para cada situação. Há várias formas de filtrar dados, tudo depende do tipo de algoritmo utilizado.

Filtragem baseada em conteúdo

Neste tipo de filtragem, o foco fica apenas no usuário em questão e nas características e semelhanças entre conteúdos ou itens.

Isso acontece quando um produto é recomendado com base na última busca ou compra realizada. Se o consumidor comprou um livro de ficção científica, por exemplo, o sistema supõe que outro livro de ficção científica, com características semelhantes ao anterior, também tem potencial para ser adquirido por ele.

Alguns dos problemas dessa abordagem são:

Bolhas de conteúdo: o sistema recomenda sempre os mesmos tipos de itens. Essa falta de diversidade, além do risco de tornar a navegação chata para o usuário, não amplia o padrão de consumo dele. 

Grande quantidade de dados: outro desafio nesse tipo de abordagem é a necessidade de uma grande quantidade de dados, tanto do usuário quanto dos itens. 

Filtragem colaborativa

Na abordagem colaborativa o foco está na relação entre todos os usuários e os itens. Nesse caso, a semelhança entre um item e outro é definida com base na opinião dos usuários. É como se eles compartilhassem informações sobre os produtos e colaborassem entre si, por isso o nome. 

A essência da filtragem colaborativa é a seguinte: dois usuários que curtiram o mesmo item em algum momento potencialmente gostarão de outro item similar no futuro. 

Essa filtragem é utilizada em ocasiões em que há pouca informação disponível sobre um comprador específico. Sendo assim, os algoritmos coletam dados, como avaliações e compras anteriores, e combinam essas informações com outros usuários que possuem preferências similares. Assim, supõem quais produtos têm mais chance de serem relevantes para ele. 

Por exemplo, se uma pessoa entra em uma loja virtual e busca por “sapatos”, mas, eventualmente, acaba comprando uma bolsa, o sistema identifica uma correlação entre ambas as ações e categorias. Depois, à medida que mais pessoas repetem as mesmas ações, uma recomendação de produto é criada para perfis com comportamentos semelhantes. 

Filtragem híbrida

Já a filtragem híbrida combina as abordagens de conteúdo e colaborativa. É muito eficaz, porque reúne os pontos positivos de cada uma das filtragens. 

Geralmente, os rankings de cada uma das abordagens são analisados separadamente e combinados posteriormente. Em outras técnicas, as duas abordagens são combinadas no mesmo framework. 

Outras abordagens

Em outras abordagens utiliza-se recomendações nada ou pouco personalizadas. É o caso da filtragem demográfica, cujo critério de seleção é baseado nos atributos demográficos, como idade, gênero e localização. Em outros casos, os algoritmos não personalizados recomendam itens em “lançamentos”, “mais vistos”, “promoção”, que geralmente são os mesmos para qualquer usuário. 

O objetivo é solucionar o cold start. Ou seja, quando surge um usuário ou item novo no sistema, com poucas interações, e se torna mais difícil chegar a recomendações personalizadas. Então apostar nessas abordagens mais generalizadas é uma forma de sugerir algo mesmo sem ter tantas informações.

É uma maneira de incentivar o usuário a começar a navegar e aí sim informar o sistema sobre suas características e perfil. E também uma solução para o caso de itens que têm pouca interação e precisam ser expostos de alguma forma.

Sistemas de recomendação com inteligência artificial

Todos os tipos de abordagem mencionados anteriormente podem ser trabalhados em conjunto com a inteligência artificial. Os dois grandes diferenciais de um sistema de recomendação com inteligência artificial são a personalização e a automação

Personalização

Por mais que sistemas sem IA procurem personalizar as recomendações, não terão a mesma eficácia, pois atendem apenas a regras fixas e lineares. 

Já a inteligência artificial tem como uma de suas principais características a não linearidade, pois ela usa cálculos não lineares com o intuito de funcionar o mais próximo possível a um cérebro humano, através dos algoritmos inteligentes. Por isso, consegue personalizar ainda mais a experiência.

Os sistemas sem inteligência artificial, por sua vez, usam algoritmos simples. Com o algoritmo matemático simples as expectativas de recomendação são mais previsíveis e limitadas, pois atendem a uma regra específica, que funcionará sempre do mesmo jeito para qualquer usuário e item.

Com a inteligência, até mesmo vitrines mais genéricas como “lançamentos” e “mais vendidos” podem ser personalizadas.

Automação

Um sistema de recomendação com inteligência artificial tem a vantagem de ser automatizado, pois a IA faz análises em tempo real e não apenas testes A/B, como ocorre em outros sistemas. Isso facilita muito os processos e otimiza o tempo da equipe. 

Um exemplo no comércio eletrônico são as vitrines autônomas, que trabalham de forma automática. Com base nas análises em tempo real, a inteligência artificial identifica quais vitrines estão convertendo mais, qual a melhor posição e quais são as mais relevantes para cada usuário. 

Assim, elas se posicionam automaticamente, sem necessidade de interferência humana. Isso diminui a necessidade de mão de obra para realizar qualquer tipo de configuração. 

Para saber mais, leia este post que fala justamente sobre isso: Vitrine virtual autônoma: como personalizar de modo automático.

É por causa da personalização e da automação que os maiores cases de sistemas de recomendação, como Amazon e Netflix, utilizam inteligência artificial. 

Modelos de recomendação

No comércio eletrônico, existem muitos tipos de vitrines de recomendação, para as mais diversas estratégias. A seguir, selecionamos alguns exemplos dos modelos de recomendação mais utilizados.

Mais vendidos

vitrine mais vendidos

Lançamentos

vitrine lançamentos

Recomendações personalizadas

vitrine recomendado pra você

Frequentemente comprados juntos 

vitrine frequentemente comprados juntos

Produtos similares

vitrine produtos similares

Para conhecer outros modelos de recomendação e saber mais detalhes sobre cada um, leia também: 8 modelos de recomendação de produto para a sua loja virtual.

Quais modelos de recomendação usar e como?

Para saber quais modelos de recomendação utilizar é importante primeiro conhecer bem o seu público, através de pesquisas e análises de resultados. Também é importante analisar o desempenho de cada vitrine depois de ativas, para saber quais funcionam mais com o seu público e em que lugar. 

Nos sistemas de recomendação em geral, são realizados testes A/B e, a partir disso, os analistas identificam e configuram as vitrines nos lugares onde há maior chance de converter. 

Nos que utilizam inteligência artificial, as vitrines autônomas fazem isso automaticamente, já que, como mencionamos anteriormente, a inteligência realiza análises em tempo real.

Mas, além disso, é necessário também utilizar cada uma no lugar certo e para a estratégia mais adequada, confira algumas dicas.

Na home da loja

As vitrines mais generalizadas, como “Lançamentos”, “Mais vendidos” e “Mais vistos” geralmente funcionam bem na home do site. Assim como as vitrines personalizadas, desde que o cliente já tenha navegado o suficiente na loja e revelado seus interesses.

Nas páginas de produtos e carrinho de compras

Já as vitrines que sugerem uma compra em conjunto ou produtos complementares fazem mais sentido na página de produtos e no carrinho de compras. 

Enquanto que a vitrine de produtos similares funciona bem nas páginas de produto, mas na de carrinho não, pois pode deixar o consumidor confuso e indeciso entre os produtos, ao invés de efetivar a compra. 

Vitrines com a cara da sua marca

Outra coisa possível de fazer é ter criatividade nos títulos das vitrines, utilizando uma linguagem mais próxima dos seus clientes e mais a cara da sua marca, como o exemplo abaixo, da Stoned Shop

vitrine stoned shop

Benefícios de ter um sistema de recomendação

O principal objetivo de um sistema de recomendação é elevar a experiência do usuário durante a navegação e, consequentemente, gerar bons resultados para o negócio. Por isso, para que você entenda quais os benefícios dessa tecnologia para o e-commerce, listamos primeiro os benefícios para o consumidor final. Confira a seguir.

Benefícios para o consumidor final

1) Facilita a jornada de compra

As vitrines de recomendação otimizam a procura pelo produto dentro da loja virtual, pois o cliente consegue visualizar vários produtos durante a navegação, sem ter que ficar procurando por categorias e filtros. Isso acaba facilitando a jornada de compra.

2) Proporciona compras mais assertivas

Quando o sistema sugere produtos relacionados com o gosto e perfil do consumidor, maiores são as chances de uma compra mais assertiva e bem sucedida. 

3) Promove compras produtivas

A sugestão de produtos complementares possibilita que o cliente compre algo que nem tinha pensado em adquirir, mas que funcionará bem com o produto desejado inicialmente.

4) Personaliza a experiência

As vitrines personalizadas fazem com que o cliente sinta que está em uma loja organizada especialmente para ele. Isso o faz se sentir importante e bem atendido. 

5) Possibilita a descoberta de novos produtos

Ao visualizar diversos tipos de recomendação durante a compra, o cliente tem a possibilidade de descobrir novos produtos de forma simples e descontraída.

Todos esses benefícios contribuem para uma excelente experiência de compra, deixando o cliente muito mais satisfeito.

Benefícios para a loja virtual

Quando o cliente está satisfeito, começam a aparecer os benefícios para a loja:

1) Aumento da taxa de conversão

Isso acontece pois quanto mais facilidade o consumidor tem em encontrar o que procura, maiores são as chances de conversão e efetivação da compra.

2) Aumento das páginas acessadas por sessão

As recomendações fazem com que o usuário clique em diversos produtos e, com isso, acesse mais páginas durante a navegação.

3) Melhor posicionamento nos mecanismos de busca

Ao acessar mais páginas por sessão, o cliente acaba passando mais tempo no seu site. E quanto mais isso acontece, melhor o seu site será ranqueado pelos mecanismos de busca.

4) Mais tráfego para o site

Se o seu site ficar melhor posicionado nos mecanismos de busca, naturalmente você receberá mais tráfego. Além disso, ao ter uma boa experiência de compra, as chances de o seu cliente retornar e recomendar para outras pessoas são grandes, o que também acaba aumentando o tráfego.

5) Aumento do ticket médio

Com o incentivo da compra casada e sugestão de itens de maior valor aquisitivo, é possível aumentar o valor do ticket médio da sua loja.

6) Competitividade

Ter um sistema de recomendação é quase uma palavra de ordem para as lojas virtuais, pois a maioria conta com essa tecnologia. Então, para ganhar competitividade no mercado, é preciso contar com um bom sistema de recomendação e oferecer a melhor experiência possível para o cliente.

7) Maior engajamento do cliente

Ao ter uma boa experiência de compra dentro da loja, o cliente se torna mais engajado e, com isso, quer promover a sua marca e contar para todos o quanto foi bem atendido.

8) Fidelização

Quando o cliente tem uma boa experiência e está mais engajado com a sua loja, a fidelização é uma consequência natural, pois ele confia na sua marca e vai querer repetir a dose sempre que possível. 

Sistemas de recomendação em conjunto com outras ferramentas

Para uma performance ainda melhor, um sistema de recomendação pode trabalhar em conjunto com outras ferramentas, elevando ainda mais a experiência de compra e garantindo resultados ainda melhores para o seu e-commerce. Conheça algumas delas.

Busca inteligente

A busca inteligente é uma ferramenta que usa inteligência artificial para otimizar as buscas on-line. No e-commerce ela é bastante utilizada em conjunto com o sistema de recomendação. 

Apesar de as vitrines facilitarem a navegação e a jornada de compra, há clientes que preferem ir direto no campo de busca pesquisar o que procuram. Esses são os clientes mais decididos, por isso é importante aproveitar a oportunidade e mostrar os produtos certos com rapidez e eficiência. E é isso o que a busca inteligente faz.

Geralmente, uma busca inteligente conta com:

Como a inteligência artificial é uma tecnologia que está sempre evoluindo e se desenvolvendo, quanto mais o tempo passa, mais capacidades a busca inteligente pode ter. 

A SmartHint é um exemplo de sistema de recomendação que trabalha em conjunto com a busca inteligente. Para saber mais sobre essa tecnologia, leia o post: O que é busca inteligente e por que ter no meu e-commerce?

Pop-ups de retenção 

Os pop-ups de retenção são outra ferramenta capaz de potencializar ainda mais os sistemas de recomendação. A sua principal estratégia é evitar o abandono do carrinho de compras durante o calor da emoção, em vez de esperar que o abandono aconteça para depois tentar reverter a situação.

A SmartHint também trabalha com essa solução e conta com pop-ups que apostam no gatilho mental de urgência: mostram uma promoção relâmpago com contador regressivo para o produto que está sendo visualizado. Isso chama a atenção do cliente e faz com que ele queira fechar a compra para não perder a oferta. 

Quer entender melhor como funcionam os pop-ups de retenção? Então acesse esse conteúdo: Pop-ups de retenção para e-commerce: o que são e como funcionam.

Recuperação de carrinho 

A recuperação de carrinho através de e-mail marketing é uma opção de ferramenta complementar muito usada junto com o sistema de recomendação, caso não seja possível evitar o abandono do carrinho. 

O Enviou é uma ótima alternativa e bem completa, pois faz monitoramento em tempo real e envia e-mails automaticamente logo que a pessoa sai da página de checkout. Ela também reúne outras soluções interessantes, como cobrança de boletos e cashback.

Cobrança de boletos

Contar com uma ferramenta de cobrança de boletos é importante, pois muitos clientes, mesmo depois de terem fechado a compra, acabam não pagando seus boletos por puro esquecimento, por não terem todos os dados necessários em mãos ou simplesmente por terem desistido. 

Assim, mesmo que o sistema de recomendação tenha funcionado e facilitado a jornada de compra do seu cliente, esses pequenos detalhes podem colocar tudo a perder. Por isso, se você puder, conte com uma ferramenta desse tipo também.

Automação de vendas e pós-vendas

O sistema de recomendação garante uma boa experiência durante o ato da compra, mas lembre-se que a experiência de compra também envolve tudo o que vem antes e depois. É preciso ter coerência e proporcionar ao seu cliente um atendimento impecável em todas as fases. 

Para isso, uma boa pedida é contar com ferramentas de automação de vendas e pós-vendas, que deem mais alternativas para os clientes, agilizem os processos e otimizem o trabalho da sua equipe. 

A OmniChat é uma plataforma de vendas omnichannel, com ela o cliente pode fazer o pagamento diretamente pelo WhatsApp ou por aplicativo de chat. E também é possível integrar catálogos, preços, estoque e produtos com o e-commerce.

Já a Aftersale atua com a automação de todo o processo de pós-vendas, com ela a operação de troca fica muito mais simples e rápida, pois o cliente pode acessar, dentro do seu e-commerce, uma interface disponível para fazer a troca sozinho, sem e-mails e ligações demoradas.

Cashback

Uma ferramenta de cashback é interessante pois oferece uma oportunidade a mais para o cliente, que vai além da compra e acaba por superar as expectativas dele. O cashback convencional devolve para o cliente parte do investimento feito na compra. É uma forma de incentivá-lo a consumir

O Enviou aproveita essa oportunidade e oferece cashback em momentos estratégicos, como recuperação de carrinho e cobrança de boletos. 

Já o Polen trabalha com o cashback social: possibilita que o cliente escolha entre duas causas sociais para que a sua empresa faça uma doação. Como aparece no momento de finalizar a compra, também é uma ótima forma de evitar o abandono de carrinho, pois encanta o cliente através da empatia e do compromisso social

O que analisar na hora de escolher um sistema de recomendação?

Ter um sistema de recomendação dentro da loja virtual é, sem dúvidas, uma necessidade. Mas dentre tantas opções, como fazer a escolha? Separamos alguns pontos importantes de atenção para você observar na hora de tomar essa decisão.

Integração com a sua plataforma

Antes de qualquer coisa, confira se o sistema de recomendação analisado tem integração com a sua plataforma. Caso não tenha, verifique a possibilidade de realizar a integração, qual o procedimento necessário e se vale a pena esperar. 

Tempo de implementação

Pode ser que mesmo tendo integração com a sua plataforma, o sistema demore muito para ser implementado na sua loja virtual. Há players que demoram meses, pois utilizam tecnologias antigas que precisam de um projeto específico para cada loja. Por outro lado, outros sistemas utilizam tecnologias mais avançadas que conseguem escalar, pois possuem uma estrutura pronta. Assim, podem levar poucos minutos para a implementação. Esse é um ponto muito importante a ser analisado, pois tempo é dinheiro. Então, quanto antes o seu sistema estiver funcionando, mais rápido sua loja sentirá os resultados. 

Custo-benefício

Pelo mesmo motivo citado no item anterior, alguns sistemas de recomendação são muito caros por causa das tecnologias pouco avançadas, que exigem mais tempo e mais trabalho para serem implementadas. Tecnologias mais modernas, como as que utilizam inteligência artificial e computação em nuvem, conseguem ser muito mais acessíveis em termos de custo e mesmo assim ter uma performance muito mais elevada. 

Cases de sucesso e resultados

Verifique os cases de sucesso dos sistemas que você está analisando, quem são os clientes que utilizam a ferramenta e quais foram os seus resultados. Dica: entre em duas lojas (ou mais) que utilizam sistemas diferentes e navegue nos sites delas. Simule uma compra on-line, clique em produtos, faça buscas e analise como as vitrines se comportam. Dessa forma você conseguirá ver na prática mais ou menos como o sistema de recomendação funcionará na sua loja. 

Análise de resultados

Certifique-se também de que o sistema a ser contratado possui um mecanismo de análise de resultados, com o qual você possa acompanhar o desempenho e a evolução da ferramenta dentro da sua loja virtual diariamente e de forma simples e clara. Só assim saberá se o investimento está valendo a pena e/ou se é necessário apostar em alguma outra estratégia.

Ferramentas complementares

Observe se o sistema que você está analisando trabalha com ferramentas complementares, como as que citamos em um dos tópicos anteriores. Se cobra um valor a mais e quanto por isso. Ou se possui alguma parceria com outros players que te permitam utilizá-las. Mas, além disso, verifique se essas ferramentas realmente funcionam, pois não adianta nada ter acesso a ferramentas que performam mal. 

Manutenção

Outro fator importante a ser analisado é o quanto o sistema de recomendação contratado vai gerar necessidade de manutenções e configurações manuais. Alguns sistemas são 100% automatizados, isso gera menos trabalho e menos custos com mão de obra.

Esperamos que este conteúdo te ajude e sirva como guia na escolha dessa tecnologia para a sua loja virtual. Boa vendas!

Se quiser conhecer o sistema de recomendação da SmartHint, clique aqui.

Escrito por: Tânia d’Arc

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2021-09-13T19:21:47+00:00
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