Como IA e Sistemas de Recomendação de Produto trabalham juntos?

Como IA e Sistemas de Recomendação de Produto trabalham juntos?

A cada dia que passa novas lojas e negócios online são desenvolvidos e o uso de mecanismos de recomendação é uma peça-chave na indústria do e-commerce. Aqueles “Outros filmes que você deve gostar” da Netflix, “Clientes que compraram este item também compraram…” na Amazon e “Pessoas que você deve conhecer” no Facebook são os melhores exemplos de práticas de sistema de recomendação sendo empregado. Um mecanismo de recomendação ou sistema de recomendação é uma ferramenta usada pelos seus criadores para anteverem as escolhas dos usuários em uma grande lista de itens sugeridos.

De modo geral, algoritmos desenvolvidos para sistemas de recomendação contam com compras e páginas visualizadas anteriores. Hoje em dia existem muitos serviços sugerindo recomendações no momento, tempo-real, enquanto utilizam inteligência artificial para analisar interações dos usuários e encontrar visualmente produtos que de fato despertarão o interesse de qualquer cliente individualmente. Com o mérito da IA, mecanismos de recomendação fazem recomendações rápidas e precisas, desenvolvidas de acordo com as preferências e necessidades de cada cliente.

Com a utilização de inteligência artificial, as pesquisas online também melhoraram, já que realizam recomendações relacionadas com as preferências visuais do usuário, no lugar das descrições de produto. Aparentemente, mecanismos de recomendação com inteligência artificial caminham como alternativas para o campo de buscas, haja vista que auxiliam os usuários a encontrar itens ou conteúdo que eles talvez não fossem capaz de conseguir de outra forma. É por isso que, nos dias de hoje, mecanismos de recomendação desempenham um papel essencial em sites como Amazon, Facebook, Youtube, em diante.

Vamos nos aprofundar e entender os métodos de trabalho dos sistemas de recomendação, observando como os dados são coletados e recomendações feitas.

Sistema de Recomendação: entendendo o básico

Um mecanismo de recomendação é um sistema de filtragem de informação carregando informação compatível aos interesses dos usuários, ou histórico comportamental sobre um item. É capaz de prever especificamente um item, dentro da preferência de um usuário, baseado em seu perfil.

Com o uso de sistemas de recomendação de produto, os clientes conseguem encontrar itens que estejam procurando de forma fácil e rápida. Alguns sistemas de recomendação são desenvolvidos para encontrar produtos os quais o usuário já assistiu, comprou ou de alguma maneira interagiu no passado.

O mecanismo de recomendação é uma ferramenta de marketing esplêndida, particularmente para o e-commerce e extremamente útil para aumentar lucros, vendas e receita no geral. Tais são os motivos de recomendações de produto personalizadas serem tão amplamente empregadas na indústria do varejo, realçando ainda mais a importância de mecanismos de recomendação na indústria do e-commerce

Para um sistema de recomendação ser útil, ele deve ser flexível ao comportamento de um novo usuário. Deve ser capaz de atuar num ambiente dinâmico, providenciando aos usuários informações a tempo sobre ofertas especiais, mudanças nas organizações e preços.

Exemplos do Emprego de Mecanismo de Recomendação

Com o crescimento veloz da quantidade de informação na Internet e considerável número maior de clientes, é crucial que as empresas escaneiem, filtrem e providenciem informação útil aos clientes, de acordo com suas necessidades e gostos.

Um exemplo claro do uso de mecanismo de recomendação é a Amazon; com “Clientes que compraram este item também compraram…”. Normalmente, o mecanismo de recomendação de conteúdo é como um experiente e esperto vendedor de loja, que consegue perceber necessidades, gostos e condições do usuário, estando munido para, então, tomar decisões de recomendações relevantes e benéficas, com conhecimento de causa, agradando o querer do cliente, ao passo que aumenta a taxa de conversão.

As estatísticas mostram que 35% da receita da Amazon vem do emprego de mecanismos de recomendação.

Sendo assim, qual estratégia eles utilizam?

Amazon mantém os itens correspondentes longo à frente dos olhos dos clientes, puxando de seu histórico de navegação. Com isso, entrega a opção recomendada e mais vendida, baseada nas avaliações e notas do cliente. Na verdade, Amazon é inclinada a lhe vender um pacote, no lugar de apenas um produto. Vamos supor que você já comprou um brinco. Na sequência haverá a sugestão de um colar e bracelete correspondentes. Depois disso, utilizará um mecanismo de recomendação para enviar um e-mail e mantê-lo ciente de novas tendências na categoria.

Amazon também utiliza recomendações para marketing de público alvo via campanhas de e-mail e páginas de sites. Ou seja, a Amazon inicia o processo recomendando muitos produtos de diferentes categorias baseando-se no seu histórico de navegação e elege aqueles itens que provavelmente irás comprar. Mecanismos de recomendação tiveram o berço de sua jornada no e-commerce, entretanto, ganham popularidade a passos largos em outras esferas, como no mundo da Mídia.

Um bom exemplo do emprego de mecanismo de recomendação nas Mídias é aquele feito por Youtube e Netflix. “Vídeos Recomendados” do Youtube e “Outros filmes que você deve gostar” da Netflix são exemplos vívidos do uso de mecanismos de recomendação com IA.

Normalmente a Netflix usa sistemas de recomendação híbridos. Eles começam comparando hábitos de buscas e visualizações dos usuários com o mesmo interesse.

Mecanismos de recomendação estão a se espalhar cada vez mais na esfera da indústria do transporte também.

Como funciona um sistema de recomendação?

Comprar foi, é e será uma necessidade humana. É de nosso costume pedir recomendações a nossos amigos, quando em dúvida de comprar um produto ou outro. Sendo assim, é da essência humana comprar itens recomendados por amigos ou alguém de confiança. A era digital levou tudo isso em consideração. Portanto, qualquer loja online que visites hoje, verás um mecanismo de recomendação empregado.

Com o uso de algoritmos e dados, mecanismos de recomendação filtram e recomendam os produtos mais relevantes a um usuário específico. Como costumam dizer, é um assistente de loja automatizado. Quando pedem alguma coisa, também sugerem outra que o vistante pode estar interessado.

Aprendizagem automática em Sistemas de Recomendação

Mecanismos de recomendações usam algoritmos para providenciar aos clientes serviços ou recomendações de produto. Recentemente, esses mecanismos começaram a usar algoritmos de aprendizagem automática, elaborando um processo de previsão de itens mais preciso.

Algoritmos de aprendizagem automática para sistemas de recomendação são divididos, normalmente, em duas categorias; colaborativa e filtragem baseada em conteúdo. Entretanto, sistemas de recomendação modernos combinam ambas.

Filtragem baseada em conteúdo considera a semelhança de atributos de um produto e métodos colaborativos contam semelhanças a partir de interações dos clientes.

Normalmente, o centro de uma máquina de aprendizagem automática é desenvolver uma função prevendo a utilidade de itens um para o outro.

Com tanta informação na Internet e tantas pessoas a usando, entendemos como de vital importância para organizações buscarem e providenciarem dados aos seus clientes, correspondentes a necessidade e gostos.

Processo do mecanismo de recomendação em quatro etapas:

Um clássico sistema de recomendação processa os dados em quatro etapas: coleta, armazenamento, análise e filtragem.

1. Coletando dados

Coletar dados é a primeira fase ao criar um mecanismo de recomendação. Na verdade, dados são classificados como explícitos ou implícitos. Dados providenciados pelos usuários, como avaliações e comentários são explícitos. Enquanto dados implícitos consistem de log de busca, histórico de encomendas e devoluções, cliques, páginas visitadas e eventos no carrinho. Esse tipo de dado é coletado de qualquer usuário que visita qualquer site. Coletar dados comportamentais não é difícil, já que você pode manter a atividade de um usuário logada em seu site. Como cada usuário curte ou não vários itens, suas configurações são diferentes. Durante certo tempo, quando o mecanismo de recomendação é alimentado com mais dados, ele se torna mais inteligente e recomendações acompanham a evolução, tornando-se mais relevantes, inclinando os visitantes a clicarem e comprarem.

2. Armazenando Dados

A fim de ter melhores recomendações, você deve criar mais dados para os algoritmos que utilizas. Isso significa que podes transformar qualquer projeto de recomendação em um projeto de grandes dados, rapidamente. Você pode decidir que tipo de armazenamento é necessário para si, com a ajuda dos dados já usados para criar recomendações. Está nas suas mãos optar por uma base de dados NoSQL ou a base de dados padrão SQL ou até mesmo outra sorte de armazenamento de objetos. Todas essas variações são práticas e condicionadas ao fato se capturas comportamento ou informações imputadas. Uma base de dados de escala e gerenciável diminui o número de tarefas requeridas para o mínimo e foca na recomendação em si.

3. Analisando os dados

Com o objetivo de encontrar itens cujos dados de engajamento de usuário são similares, é necessário filtrá-los com o uso de métodos de análise variados. Às vezes, é necessário providenciar recomendações imediatamente quando o usuário está a visualizar um item, sendo urgente um tipo de análise mais rápido. Abaixo, alguns dos caminhos para analisar dados:

· Sistema a tempo-real
No caso de você precisar providenciar recomendações rápidas em um segundo, você deve usar um sistema a tempo-real. Assim, existe a capacidade de processar dados tão breve quanto criado. O sistema a tempo-real geralmente inclui ferramentas, sendo capaz de processar e analisar a transmissão de eventos.

· Análise quase a tempo-real
O melhor método de análise de recomendações durante a mesma sessão de navegação é a quase a tempo-real. Ela é capaz de coletar dados rapidamente, enquanto atualiza em segundos ou minutos os analíticos.

· Análise de Lote
Esse método é mais conveniente para enviar um e-mail numa data mais distante, haja vista que processa os dados periodicamente. Esse tipo de abordagem sugere que você crie uma quantidade considerável de dados, como o volume de vendas diário, para fazer uma análise correta.

4. Filtragem de dados

A próxima fase é filtrar os dados providenciando recomendações relevantes para os usuários. Com o objetivo de implementar esse método, você deve escolher um algoritmo compatível ao mecanismo de recomendação que você usa. Existem alguns tipo de filtragem, como por exemplo:

· Baseado em Conteúdo
O foco da filtragem baseada em conteúdo é um comprador em específico. Os algoritmos acompanham ações como páginas visitadas, tempo gasto em diferentes categorias, itens clicados e etc. O software é desenvolvido com base na descrição dos produtos que o usuário gosta. Depois, as recomendações são criadas baseadas na comparação dos perfis de usuário e catálogos de produto.

· Agrupamento
Análise de grupo é pretendida para encontrar grupos em casos menores. Ela tenta agrupar casos semelhantes em contraste com outros tipos de casos. Nesse ponto, itens recomendados encaixam outros, independente do que os usuários assistiram ou curtiram.

· Colaborativa
Faz previsões condicionadas com os gostos e preferências do cliente e lhe permite fazer atribuições do produto. A essência da filtragem colaborativa é a seguinte; dois usuários que curtiram o mesmo item anteriormente potencialmente gostarão de outro similar no futuro.

Conclusão

Portanto, não há dúvidas que o mecanismo de recomendação, enquanto serviço, conquistou mais popularidade e desempenha um papel significativo na nova era digital. A fim de tornar-se competitivo no mercado e obter clientes de forma mais eficiente, o uso de mecanismos de recomendação é de seu maior interesse. Especialmente combinado com inteligência artificial, recomendações feitas no momento têm maior aplicação, o que é pragmático e eficiente quanto ao tempo gasto. Graças a inteligência artificial, os mecanismos de recomendação melhoraram sua produtividade e baseiam-se na preferência visual do cliente, ao invés da descrição dos itens.