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Aumente suas vendas com um sistema de recomendação de produtos baseado em machine learning
Melhore o engajamento do usuário e aumente sua receita com um sistema inteligente de recomendação de produtos que sugere itens relevantes com base na preferência do usuário.
O que é um sistema de recomendação?
Como o nome sugere, os sistemas de recomendação são ferramentas que fornecem sugestões de produtos ou conteúdo que um determinado cliente pode estar interessado em comprar ou interagir.
Esse sistema normalmente usa técnicas de machine learning e vários conjuntos de dados sobre itens e clientes para criar uma rede avançada de conexões complexas entre esses produtos e clientes.
O que os sistemas de recomendação fazem?
Um sistema de recomendação pode recomendar várias coisas diferentes, como produtos, filmes, livros, notícias, artigos, empregos, anúncios e muito mais. Por exemplo, a Netflix usa um sistema de recomendação para recomendar filmes e séries para seus clientes de forma individual.
O YouTube recomenda vídeos diferentes para os usuários com base no perfil do cliente e no histórico de exibição. Da mesma forma, os sites de e-commerce recomendam diferentes produtos para diferentes usuários com base em suas preferências.
Como os sistemas de recomendação funcionam
Funcionamento básico
Os sistemas de recomendação lidam com um grande volume de informações presentes, filtrando as informações mais importantes com base nos dados fornecidos por clientes individuais (como avaliações de usuários) e vários outros fatores que cuidam da preferência e do interesse do usuário. Os sistemas de recomendação determinam a correspondência entre o usuário e o item e atribuem as semelhanças entre usuários e itens para recomendação.
O papel do machine learning
Os sistemas de recomendação usam algoritmos especializados de aprendizado profundo e soluções de machine learning. Impulsionados pela configuração, coordenação e gerenciamento automatizados de algoritmos de análise preditiva de machine learning, os sistemas de recomendação podem escolher de maneira inteligente quais filtros aplicar a uma situação particular de um cliente específico. Isso ajuda os profissionais de marketing a maximizar as conversões e aumentar o valor médio por pedido.
Desafios do sistema de recomendação
Várias abordagens de recomendação estão em uso hoje. No entanto, comparar a eficácia é difícil porque os resultados da avaliação raramente são reprodutíveis. Portanto, a falta de entendimento comum sobre reprodutibilidade em sistemas de recomendação é um desafio.
Três tipos de sistemas de recomendação
Aqui estão alguns dos métodos mais comuns para sistemas de recomendação:
1. Sistemas de recomendação baseados em conteúdo
Esses sistemas de recomendação usam filtros baseados na similaridade dos atributos dos itens e usam informações ou características relacionadas aos próprios produtos, em vez de usar as preferências dos usuários.
Por exemplo, uma recomendação pode ser baseada no ano de lançamento, elenco ou gênero para sugerir filmes aos espectadores.
2. Sistemas de recomendação por filtragem colaborativa
Um método de recomendação bastante popular é a filtragem colaborativa. Esses sistemas de recomendação usam filtros que consideram as escolhas e classificações explícitas dos usuários. Por exemplo, sistemas de recomendação sugeririam filmes a um espectador com base nos dados anteriores de avaliações dadas por diferentes espectadores a diferentes filmes.
O algoritmo de filtragem colaborativa comumente usado em sistemas de recomendação é a fatoração de matrizes. Os algoritmos de fatoração de matriz funcionam decompondo a matriz de interação do vetor usuário-item no produto de duas matrizes retangulares de dimensionalidade inferior.
3. Sistemas de recomendação híbridos
A maioria dos sistemas de recomendação mobile modernos combinam essas duas abordagens e são chamados de sistemas de recomendação híbridos.
Como resultado, eles tendem a superar os métodos de filtragem colaborativa e baseados em conteúdo. Os sistemas de recomendação híbridos geram tags com base no processamento de linguagem natural (NLP) para cada item e usam equações vetoriais para calcular a similaridade entre os itens.
Quem usa os sistemas de recomendação
Aqui estão alguns setores e empresas que usam amplamente os sistemas de recomendação:
Streaming
Os serviços de streaming multimídia usam recomendações baseadas em sessão destinadas a prever o próximo item com base em uma sequência de itens anteriores reproduzidos na sessão. Por exemplo, a Netflix usa sistemas de recomendação baseados em sessão para sugerir filmes e séries para usuários de forma individual.
É o exemplo perfeito de sistemas de recomendação híbridos, pois leva em consideração tanto os interesses do usuário (colaborativos) quanto as descrições ou características do filme (baseado em conteúdo). De acordo com a pesquisa da McKinsey, 75% do conteúdo consumido na Netflix é baseado em recomendações de filmes por machine learning.
Sites de relacionamento
Muitos sites de namoro como o Tinder usam sistemas de recomendação para combinar pessoas. Os principais fatores que contribuem são as pessoas para as quais você deslizou (as pessoas de quem você gostou), suas estatísticas de reativação, sua localização, seus perfis e muito mais.
O Tinder, de fato, é um dos maiores sistemas de recomendação em uso, com uma base de usuários estimada em 50 milhões de pessoas em todo o mundo em 2020.
Redes sociais
O Facebook é outro exemplo que usa mecanismos de recomendação de produtos para recomendar conteúdo personalizado para cada perfil de usuário. Ele usa vários algoritmos de recomendação para diferentes seções.
Por exemplo, o feed de notícias usa um, enquanto a seção “pessoas que você pode conhecer” usa outro. Da mesma forma, a seção de notícias, marketplace, vídeos do Facebook e etc. são seções diferentes do Facebook, cada uma das quais recomendará coisas diferentes com base em suas preferências.
E-commerce
Muitas lojas online como Amazon, eBay e Walmart usam sistemas de recomendação para sugerir produtos a clientes individuais com base em perfis de clientes, no que eles podem gostar e nos seus históricos de compras.
Na verdade, 35% do que os consumidores compram na Amazon vem de recomendações de produtos baseadas em algoritmos de machine learning.
Melhor experiência para o usuário
Com sistemas eficazes de recomendação de produtos, os usuários receberão recomendações personalizadas e precisas adaptadas às suas necessidades. Como resultado, eles terão uma boa experiência e provavelmente retornarão à sua loja. Isso não é apenas benéfico para as vendas e a satisfação do cliente, mas também pode ter um impacto positivo nas classificações do mecanismo de pesquisa da sua loja online.
Maiores taxas de vendas e de conversão
Os mecanismos de recomendação de produtos ajudam os varejistas online a impulsionar as vendas e aumentar as taxas de conversão. Eles permitem que os varejistas ofereçam upgrades ou vendas cruzadas de seus produtos para aumentar a receita. Com produtos para venda cruzada, uma loja de e-commerce pode aumentar suas vendas em 20% e os lucros em 30%.
Diminuição do abandono do carrinho
De acordo com o Baymard Institute, a taxa média de abandono de carrinho em todos os setores é de 69,99%. Um fator determinante para o abandono do carrinho são as recomendações inadequadas de produtos ou nenhuma recomendação. Sugerir produtos personalizados ou informar a seus clientes quais complementos eles podem precisar com um produto pode ajudá-lo a resolver esse problema.
Aumento do valor médio por pedido
Um sistema de recomendação de produtos ajuda a aumentar o valor médio dos pedidos das lojas de e-commerce, fornecendo uma experiência de compra personalizada aos seus usuários. De acordo com as estatísticas, o valor médio do pedido de uma loja que não apresenta recomendações de produtos é de USD 44,41. No entanto, quando você mostra recomendações de produtos e quando os clientes em potencial se engajam com apenas uma única recomendação, esse número aumenta em 369%.
Melhor engajamento com o cliente
As relações com os clientes são construídas com base na confiança. Seus clientes querem sentir que sua empresa os entende, e recomendar os produtos certos com base nos perfis dos clientes ajudará a cultivar a fidelidade à marca, inspirar mais visitas ao site, aumentar as taxas de cliques e incentivar mais interações com sua marca de e-commerce.
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Perguntas frequentes
Como funcionam os sistemas de recomendação de produtos com base em machine learning?
Os sistemas de recomendação de produtos usam algoritmos avançados de machine learning e métodos de aprendizado profundo para segmentar clientes com base em seus dados de usuário e padrões comportamentais (como compras e histórico de navegação, curtidas ou avaliações) e direcionam eles com sugestões personalizadas de produtos e conteúdo.
Algumas estruturas de recomendação comumente usadas são a filtragem híbrida, colaborativa e baseada em conteúdo.
Quais são os benefícios dos sistemas de recomendação?
Um sistema de recomendação de produtos ajuda você a melhorar a experiência do usuário e o engajamento com o cliente em seu site, oferecendo recomendações personalizadas adaptadas às necessidades de seus clientes. Quando eles têm uma boa experiência, é provável que retornem à sua loja.
Esse sistema também ajuda a aumentar as vendas, o valor médio por pedido e as taxas de conversão, permitindo que os varejistas ofereçam upgrades ou vendas cruzadas de seus produtos.
O que faz um bom sistema de recomendação?
Algumas das diretrizes para os sistemas de recomendação são:
- Ele não deve recomendar produtos muito semelhantes aos que os usuários já viram antes.
- Ele deve diversificar as suas recomendações e dar mais ênfase à personalização.
- Ele também deve buscar a diversidade temporal, o que significa que não deve oferecer as mesmas recomendações em todas as sessões atuais do usuário.
De onde os sistemas de recomendação obtêm dados?
Os sistemas de recomendação geralmente recebem dados de classificações explícitas após comprar um produto, assistir a um filme ou ouvir uma música, de consultas implícitas em mecanismos de pesquisa e históricos de compras ou de outras variáveis categóricas sobre os clientes (como o perfil do usuário) ou os próprios produtos.
Alguns sistemas de recomendação constroem uma matriz de utilidade, que consiste na classificação (ou preferência) para cada par de usuário-item.
Quem é o melhor fornecedor de sistemas de recomendação de produtos?
A resposta depende de vários fatores, como suas necessidades, orçamento e objetivos. Embora você possa encontrar vários sistemas de recomendação no mercado, o widget de recomendação da Luigi’s Box usa algoritmos avançados de IA para levar a personalização para o nível máximo, ajudando você a atingir um aumento médio de vendas de mais de 35% e um aumento médio de conversão no carrinho de compras de mais de 13%.
Você pode colocar nosso widget de recomendação em qualquer lugar do site. Sempre parecerá parte natural do site, independentemente da plataforma de e-commerce.
