Comprar é uma necessidade básica dos seres humanos. Entretanto, o cenário dos negócios varejistas mudou de forma rápida e drasticamente, estando hoje muito diferente do que há apenas dez anos. Naturalmente, os avanços tecnológicos desempenham um papel de destaque nesse processo. Atualmente, a maneira que os consumidores tomam suas decisões, no momento da compra, não é mais baseada na aparência ou preferências pessoais. Até mesmo quando comprando off-line, é comum ver clientes parados nas lojas, comparando preços e avaliações dos produtos online, sempre com seus smartphones em mãos. A maior parte das pessoas utiliza as redes sociais para buscar informação e opinião de seus amigos e familiares.

Em virtude das velozes mudanças no varejo, analistas da indústria observaram que o setor como conhecemos, deixará de existir. De acordo com suas previsões, a indústria passará por, ainda, mais mudanças nos próximos cinco anos do que jamais houve no último século. Além disso, a extinção dos estabelecimentos tradicionais parece fadada, num futuro não tão distante. Tal afirmação é, de fato, um tanto dramática, ao passo que expõe, realisticamente, a necessidade das lojas de varejo repensarem suas estratégias e, até mesmo, existência.

Consideremos o exemplo de uma das mais sucedidas lojas do mercado de varejo, na história dos Estados Unidos, que foi a falência, apenas recentemente. Sears, a loja que mudou a cultura de compra dos EUA, declarou falência, em Outubro deste ano. A empresa de 132 anos já enfrentava dificuldade por muitos anos, lutando com as dívidas, e o maior culpado é o setor do e-commerce. Sears foi incapaz de acompanhar a ascensão espetacular das compras feitas pela internet. A questão não é se você possui um estabelecimento tradicional, mas, sim, se consegue acompanhar a necessidade de seus clientes – essencial para sua sobrevivência – desenvolvendo uma plataforma online.

Sistemas de recomendação de produto foram elaborados especificamente com o intuito de criar a melhor experiência de compra online para seus clientes. Assegurar que os usuários estejam engajados no processo garante não somente a lealdade do cliente, como também gera cada vez mais receita. O ativo mais importante de qualquer negócio é, sem dúvidas, o cliente. Portanto, o nível de satisfação do seu cliente está diretamente conectado com suas vendas. Ter um sistema de recomendação aumentará a efetividade das compras online tanto para seus consumidores quanto seu negócio.

Impulsione Suas Vendas com um Sistema de Recomendação de Produto

Sistemas de recomendação são ferramentas automatizadas que usam algoritmos de filtragem para coletar dados e informações, a fim de realizar recomendações inteligentes baseadas no perfil de cada usuário. Eles são, basicamente, uma versão automatizada do atendente de balcão, que lhe auxilia a encontrar um determinado produto. O número de usuários de internet cresce diariamente. Tendo em mente a situação explicada, as lojas online devem assumir a responsabilidade de providenciar as recomendações mais relevantes, baseada nos gostos e preferências de seus clientes.

Um sistema de recomendação de produto é o motor que direciona as vendas no e-commerce, compreendendo ambas vendas adicionais e cruzadas. Ele garante o engajamento do usuário com o conteúdo, se envolvendo com o produto mais uma vez até, possivelmente, encontrar o que deseja. No presente momento, aproximadamente 35% da arrecadação da Amazon vem de sistemas de recomendação. E impressionantes 75% do conteúdo assistido pelas pessoas na Netflix é baseado em algoritmos de recomendação.

Sistema de recomendação de produtos

 

A grande maioria do negócio de lojas online já está, no momento, usando sistemas de recomendação de produto para impulsionar suas vendas. As pessoas amam comprar com base em recomendações. Varejistas online estão enxergando e aproveitando a vantagem disso. Uma loja online com, em média, 20.000 visitas mensais não pode ignorar a efetividade dos sistemas de recomendação de produto. Se você quer alavancar seu CTR sugerindo produtos relevantes e relacionáveis, então um sistema de recomendação é o que você deveria considerar.

Como funciona um Sistema de Recomendação

Os sistemas de busca com aprendizagem avançada estão revolucionando o padrão como a recomendação automatizada funciona. Antigamente, os resultados de sistemas de busca eram organizados com base no local e na frequência de um pareamento de texto encontrado nos metadados de um produto em particular. Nos tempos atuais, o detalhamento e volume de dados que os algoritmos de filtragem são capazes de aproveitar é monstruoso. No que tangem os resultados da recomendação, estes originam-se de cliques, adições ao carrinho de compras, e comportamento pautado nas decisões de compra.

Acima de tudo, um sistema de recomendação coleta informação. Dados que podem ser explícitos ou implícitos. Dados explícitos consistem em informação imputada pelos usuários, como comentários e avaliações de produtos. Por sua vez, os dados implícitos incluem histórico de pedidos, histórico de retorno, histórico de itens adicionados ao carrinho, número de visitas, cliques, e registro de buscas. Informações essas recolhidas de todo usuário, que visite qualquer site. Objetivamente, a qualidade das recomendações, feitas pelo sistema de algoritmos, aumenta exponencialmente de acordo com a quantidade de informação disponível. Mais dados obtidos, maior a relevância da recomendação. Quando uma informação é reunida e armazenada, é possível, então, proceder a sua análise e filtragem. Diferentes métodos de análise podem ser empregados, considerando o quão rápido você gostaria de providenciar uma recomendação.

Recomendação de produtos ecommerce

 

Sistemas de recomendação de produto aprendem sobre o comportamento do consumidor em tempo real, personalizando todas as páginas que ele interagir. Utilizando dados previamente coletados, sistemas de recomendação determinam os melhores produtos compatíveis com a intenção de busca inicial. Sendo assim, a recomendação personalizada de produtos inspira relevância aos visitantes. Com a ajuda de recomendações personalizadas e relevantes, websites acertam em cheio na experiência do público, sugerindo precisamente os produtos certos no momento ideal para cada indivíduo. Conhecendo bem seu cliente e suas preferências, a relação de confiança, condicionada a ser construída, impulsionará suas vendas.

Tipos de Sistemas de Recomendação

Existem 4 tipos de sistemas de recomendação de produto.

  1.  Filtragem Colaborativa

Filtragem colaborativa é usada para criar uma experiência extremamente personalizada. É uma técnica que percebe as informações do usuário, como, por exemplo, avaliações e dados de compra. Essa informação é, então, combinada com outros usuários que tenham dados similares. No fim, através dessa filtragem colaborativa, é possível absorver novos conhecimentos sobre os produtos quais um usuário não tenha interagido, ainda, originando uma recomendação.

Filtragem colaborativa funciona da seguinte forma:

  •   Combina o visitante atual com outros usuários, baseado nas compras anteriores de produtos iguais ou similares.
  •   Agrupa todos os itens necessários para decisão.
  •   Descarta produtos já comprados pelo usuário.
  •   Recomenda produtos restantes aos visitantes.

Filtragem colaborativa usa ações de usuários para prever preferências de outro visitante. Por exemplo, se uma pessoa navega por um site a buscar sapatos, mas, eventualmente acaba por comprar uma bolsa, o software encontraria uma correlação entre ambas as ações e categorias. Depois, a medida que mais pessoas repetissem as mesmas ações, uma recomendação de produto seria criada.

  1. Filtragem Baseada em Conteúdo

Filtragem baseada em conteúdo concentra-se em um comprador em questão. O software é construído sobre uma descrição de produtos e itens, que sejam do interesse de uma pessoa, baseada em uma palavra chave. Os algoritmos de filtragem de informação rastreiam ações como páginas visitadas, tempo de retenção em diferentes categorias, itens adicionados no carrinho de compras e produtos clicados. Perfis de consumidores são criados baseados em seus próprios dados. Após esse processo, são formuladas as recomendações, sugeridas por meio da comparação de perfis de usuários com os produtos catalogados.

  1. Filtragem Demográfica

Filtragem demográfica é a técnica mais fácil e menos eficaz. Esse software não considera qualquer dado pessoal específico de usuários, ao contrário de filtragens colaborativas e baseadas em conteúdo. Em vez disso, usuários são divididos em grupos cujo critério de seleção é tomado com razão nos atributos demográficos, como idade, gênero e localização. Recomendações são então desenhadas de acordo com os perfis demográficos.

  1.  Sistema de Recomendação Híbrido

Sistema de recomendação híbrido é o mais efetivo dentre os quatro, justamente por ser uma combinação dos sistemas mencionados. O software mira em potencializar as forças e minimizar as fraquezas de qualquer técnica. Ao combinar tais técnicas, esse sistema de recomendação de produtos coleta os dados mais relevantes para um usuário em específico.

Grandes empresas do e-commerce escolhem usar um sistema de recomendação híbrido. A abordagem da Netflix, por exemplo, é bem clara: sempre criar sugestões aos visitantes. Suas recomendações são baseadas nas avaliações dos usuários em conteúdo previamente visualizado e trabalha comparativamente entre usuários com gostos similares. Um excelente exemplo em como combinar recomendações personalizadas e filtragem colaborativa. A abordagem híbrida contribui para realizar sugestões mais precisas e providenciar recomendações que atinjam as expectativas do usuário.

Os Benefícios de Sistemas de Recomendação de Produto para um E-commerce

Sistemas de recomendação oferecem grandes benefícios a uma loja online. Voltemos a Netflix, cujo sistema de recomendação personalizada está estimado em $1 bilhão por ano. Aqui vão as grandes vantagens em um sistema de recomendação de produtos:

  • Satisfação do Cliente – com o auxílio dos sistemas de recomendação, a experiência de seus visitantes torna-se muito mais agradável. Quando um usuário sai de seu site e retorna depois, em algum momento, eles adorariam ter acesso ao histórico de buscas e visualizações da visita anterior. Funcionaria como um guia em novas atividades de compra. Tais sistemas de produto tomam o lugar que cabia, classicamente, ao atendente de vendas, em estabelecimentos tradicionais. Se empregados de acordo, eles têm a capacidade de garantir níveis de satisfação do cliente, assegurando seu engajamento.
  • Receita – os algoritmos de recomendação têm sido explorados e executados cada vez mais. É provado seu efeito de gerar maiores taxas de conversão. Sistemas de recomendação de produto não personalizado não oferecem nenhum benefício. A fim de conseguir maiores rendimentos, você precisa fortalecer laços e aproximar-se de seus consumidores para que, através do conhecimento de suas preferências, proporcione recomendações de valor, personalizadas especificamente a cada usuário.

Recomendação para ecommerce

 

  • Personalização – Sistemas de recomendação se espelham em seus amigos ou familiares, pessoas que lhe conhecem bem o suficiente para dar-lhe boas recomendações. Nos momentos que nos sentimos indecisos, sobre uma compra em particular, normalmente buscamos conselho daqueles mais próximos a nós, que possuem conhecimento de nossa personalidade ou vida. Relações onde a confiança está estabelecida. Utilizando um sistema de recomendação, você conseguirá coletar dados para personalizar suas sugestões e assegurar a felicidade de seus consumidores.
  • Relatórios e Estatísticas – providenciar relatórios é parte integral de um processo de personalização. Quando um sistema dá ao visitante recomendações relevantes e atuais, são esses relatórios que lhe permitem tomar uma decisão de que sugerir. Com a ajuda desses relatórios, o sistema gera recomendações considerando também produtos de baixa movimentação, tanto como qualquer mudança de vendas.

Para concluir, é válido mencionar que sistemas de recomendação de produto são essenciais para qualquer negócio de e-commerce. Se configurado corretamente, podem impulsionar as vendas de sua loja online, aumentar a receita, CTRs, taxas de conversões, dentre outras métricas de extrema importância. Proporcionam ao seu cliente uma experiência genuína, única entre ele e seu site, a chave direta para uma relação de engajamento e satisfação. Traduzindo tudo isso, em números: aumentando as vendas, maiores taxas de satisfação do cliente, e maiores taxas de retenção.