Sistema de recomendação: como criar um usando aprendizado de máquina

Se você está envolvido com comércio eletrônico, este artigo é para você! Imagine-se navegando em plataformas como Amazon, Netflix ou Spotify. Você costuma encontrar recomendações de produtos que despertam seu interesse, filmes ou séries que você pode gostar ou músicas que combinam com seu gosto. Bem, essas recomendações não são aleatórias. Eles fazem parte do que é conhecido como sistemas de recomendação de ciência de dados, que muitas empresas implementam para inúmeros benefícios .

Este artigo irá mergulhar neste mundo fascinante e guiá-lo através do processo passo a passo para criar seu próprio sistema de recomendação.

O que são sistemas de recomendação?

Os sistemas de recomendação são algoritmos projetados para prever os produtos ou serviços em uma loja online que um usuário provavelmente comprará . Essas previsões são exibidas no site enquanto o usuário está navegando.

Antes do desenvolvimento do aprendizado de máquina, as plataformas de comércio eletrônico dependiam da exibição de listas "mais compradas" ou "mais bem avaliadas" para atrair consumidores. No entanto, essas seções exibiam os mesmos itens e serviços para todos os usuários. Embora essas listas ainda estejam em uso, os sistemas de recomendação provaram ser mais eficazes, fornecendo sugestões personalizadas para cada cliente.

Como funcionam os sistemas de recomendação?

Os sistemas de recomendação analisam os dados coletados das atividades de navegação dos usuários, como os produtos que visualizaram ou compraram e sua interação com a plataforma. Esses sistemas usam algoritmos avançados para fazer comparações detalhadas entre perfis de usuários para identificar padrões comuns. Consequentemente, eles podem recomendar produtos ou serviços que se tornam cada vez mais relevantes para cada consumidor.

Tipos de Recomendadores

Quando se trata de criar sistemas de recomendação, os especialistas geralmente empregam duas estratégias principais:

• Recomendadores de filtros colaborativos : esses algoritmos focam nas características do usuário a partir das informações coletadas sobre ele. O algoritmo considera compras anteriores, avaliações de produtos, gasto médio por compra e preferências. Em seguida, ele identifica usuários semelhantes que fizeram escolhas comparáveis ​​e determina quais produtos ou serviços eles gostariam. Com base nessa análise, o algoritmo fornece recomendações personalizadas.
• Recomendadores de filtragem baseada em conteúdo : nesta abordagem, a previsão é baseada nas características do produto ou serviço, e o histórico de compras ou preferências do usuário não são considerados. Em vez disso, o algoritmo examina os recursos do produto, como preço, marca, classificação, tamanho e outros atributos relevantes, para gerar recomendações.
  
  
  

Por que implementar sistemas de recomendação em seu comércio eletrônico?

• Aumente a probabilidade de compras adicionais : Incentive os clientes a descobrir e comprar mais produtos e serviços, aumentando a receita de vendas de comércio eletrônico.
• Maximize as vendas gerais: Otimize a visibilidade do produto e aumente as vendas levando a taxas de conversão mais altas.
• Retenha os clientes por mais tempo: mantenha-os engajados em sua loja online, reduzindo suas chances de sair e aumentando o valor da vida útil do cliente em potencial.
• Aumente a satisfação do cliente: Recomendar produtos que se alinham com os interesses e preferências dos clientes melhora sua experiência de compra.

• Promova a fidelidade do cliente: quando os clientes se sentem compreendidos e recebem recomendações valiosas, é mais provável que permaneçam fiéis ao seu negócio.

  

Quando não implementar um sistema de recomendação de aprendizado de máquina

Embora os sistemas de recomendação ofereçam inúmeros benefícios, pode não ser o melhor momento para implementá-los em sua empresa se sua base de clientes for pequena ou se seu catálogo de produtos ou serviços for limitado. Esses fatores podem limitar a eficácia do algoritmo. Investir em ciência de dados torna-se mais lucrativo à medida que sua base de clientes cresce e suas ofertas se expandem .

Como criar um sistema de recomendação com aprendizado de máquina

O Python é amplamente preferido para criar ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina e aplicativos da web devido ao seu código robusto e sintaxe otimizada. É recomendado para programadores que entram neste campo devido à sua confiabilidade e amplo suporte ao desenvolvimento de software.

No entanto, linguagens alternativas como Java, Golang, Node.js, PHP ou Ruby também podem ser consideradas.

Java é a melhor alternativa ao Python e seu principal concorrente.

Se você deseja implementar um sistema de recomendação web ou melhorar o que já possui, nossa equipe de ciência de dados pode ajudá-lo. Contacte-nos se quiser que analisemos a sua situação.

Dicas para melhorar seu sistema de recomendação

Considere a localização

O posicionamento das recomendações em seu comércio eletrônico é importante. Leve em consideração onde e quando as recomendações aparecem para otimizar a funcionalidade do sistema e a experiência do usuário.

A localização ideal pode variar dependendo do seu site e do tipo de produtos ou serviços que você oferece. No entanto, as práticas padrão no comércio eletrônico incluem a exibição de recomendações na parte inferior do artigo ou no final do processo de compra.

Se precisar de mais esclarecimentos, recomendamos fazer testes A/B para tomar a melhor decisão.

Esforce-se pela relevância estratégica

O que é uma boa recomendação? Bom, a verdade é que nem toda recomendação para o cliente é boa para a sua empresa.

Embora oferecer recomendações práticas seja crucial, algumas podem ser óbvias demais para serem valiosas para o cliente. Portanto, considere introduzir recomendações arriscadas que exponham os clientes a produtos e serviços desconhecidos .

Do ponto de vista comercial, é crucial basear as recomendações na lucratividade do produto. O truque é encontrar um equilíbrio entre o que beneficia o seu negócio e o que é valioso para o cliente .

Se você deseja implementar seu sistema de recomendação web ou melhorar o que já possui, nossa equipe de ciência de dados pode ajudá-lo. Esperamos ter ajudado você a aprender a implementar sistemas de recomendação da web ou melhorar os que você já possui com as dicas e truques!