O que é algoritmo de recomendação e como ele aumenta as vendas online?

Um algoritmo é uma sequência de instruções e operações definidas para realizar tarefas e resolver cálculos e equações destinadas a recomendar itens aos usuários que navegam na internet. Os algoritmos de recomendação são a base do software que sugere itens aos usuários na internet.

Ao visitar uma loja física, é comum encontrar um vendedor disponível para sugerir um produto que atenda às suas necessidades. Porém, nas lojas virtuais, o processo é diferente. Ou seja, o trabalho de atribuição é feito pelos algoritmos de recomendação .

Como isso acontece na prática? Por meio de sistemas de recomendação, o e-commerce organiza e apresenta os produtos ao consumidor que acessa sua loja .

Esse tipo de recurso ajuda a melhorar a experiência de compra e facilita a busca pela mercadoria ideal, o que resulta em mais vendas.

Essa relação pode ser comprovada se buscarmos pesquisas que abordem tendências no comportamento do cliente. Uma pesquisa da Zendesk , por exemplo, aponta que 75% dos consumidores estão dispostos a gastar mais com empresas que oferecem uma excelente experiência.

A pesquisa da Salesforce mostra que 74% dos consumidores provavelmente mudarão de marca se acharem o processo de compra muito difícil .

Portanto, o algoritmo de recomendação funciona justamente como um facilitador das etapas de aquisição. Continue lendo e saiba mais sobre o tema!

• O que é um algoritmo de recomendação?
• Como funcionam os algoritmos de recomendação?
• Exemplo de sistema de recomendação Netflix
• Benefícios dos algoritmos de recomendação para lojas online
• Como criar um sistema de recomendação de e-commerce?

O que é um algoritmo de recomendação?

Um algoritmo é uma sequência de instruções e operações definidas para realizar tarefas e resolver cálculos e equações destinadas a recomendar itens aos usuários que navegam na internet.

Quando pensamos no contexto do e-commerce, os algoritmos de recomendação são a base dos softwares que sugerem produtos aos consumidores que acessam a loja virtual, funcionando de forma semelhante a um vendedor virtual .

Seu sistema de recomendação realiza análises e estudos aprofundados para identificar padrões e dados de referência cruzada, com base em probabilidade.

Como funcionam os algoritmos de recomendação?

Em geral, existem dois modelos de recomendação principais : o personalizado e o não personalizado .  

A recomendação personalizada considera o comportamento de cada consumidor , seus cliques, mercadorias visitadas e outras informações para apresentar produtos que estejam alinhados com esse tipo de pesquisa.

As recomendações não customizadas realizam sugestões mais gerais , de acordo com os itens oferecidos, categorias, ofertas, novidades, etc. A seguir, explicaremos detalhadamente como cada uma dessas opções funciona na prática, então continue lendo!

Sistemas de recomendação com aprendizado de máquina

O sistema de recomendação de aprendizado de máquina é usado em referências personalizadas.

Nesses casos, os algoritmos inteligentes com inteligência artificial (IA) fazem recomendações com base no que o hardware aprendeu sobre o comportamento do comprador dentro do site. Aprendizado de máquina significa exatamente aprendizado de máquina.

É por meio dessa tecnologia que as janelas de recomendação vão organizar os produtos considerando as páginas que o usuário visitou e as pesquisas que fez .

Vamos usar um exemplo para tornar a explicação mais simples. Considere uma loja online de brinquedos, que recebe a visita de um consumidor em busca de lousas para desenhar.

A partir do comportamento de busca e da avaliação das páginas que estão sendo visitadas, as vitrines virtuais de produtos personalizados apresentam automaticamente sugestões de produtos relacionados. Veja o exemplo abaixo.

Se outro usuário pesquisar ursinhos de pelúcia, eles serão afetados por uma janela de recomendação completamente diferente do exemplo acima. Nesse caso, a lista de produtos recomendados respeitaria as demandas do consumidor em questão.

Portanto, um e-commerce com algoritmo de recomendação personalizável apresenta produtos diferentes para cada consumidor que acessa e interage com o site.

O uso de algoritmos de recomendação personalizáveis ​​geralmente amplia a relevância do produto sugerido para o visitante, afinal, considera o comportamento do usuário ao apresentá-lo.

Além disso, a customização da comunicação contribui para que sua marca se destaque da concorrência e mostre que a empresa oferece produtos alinhados às necessidades dos compradores.

Por fim, ao exibir produtos semelhantes ou complementares aos pesquisados ​​pelos potenciais clientes, o recurso ainda favorece os resultados de ações como cross selling e up selling , que ajudam a aumentar o ticket médio .

Leia também: Por que usar um sistema de recomendação de inteligência artificial?  

Sistemas de recomendação não personalizáveis

Nos casos em que o algoritmo de recomendação não considera o comportamento de busca e navegação de cada cliente, os produtos indicados nas vitrines podem ser separados em categorias como:

• lançamentos;
• mais visto;
• produtos mais comprados;
• categorias específicas de produtos etc.

A imagem abaixo mostra um exemplo de como funcionam os sistemas de recomendação sem personalização.

Note que existe uma recomendação, mas que funciona de forma mais generalizada, considerando diferentes critérios que devem estar de acordo com a estratégia do seu negócio. Este também é um recurso muito útil para e-commerce.

Exemplo de sistema de recomendação Netflix

A Netflix tem um sistema de recomendação de aprendizado de máquina muito famoso.

Por meio da tecnologia de recomendação, o streaming consegue entender o comportamento, gostos e interesses de cada usuário, de acordo com o tipo de conteúdo que ele consome.

Como cada cliente tem um comportamento de busca e entretenimento diferente, cada “tela inicial” da Netflix é personalizada.

O objetivo da ferramenta é manter seus consumidores fiéis à sua solução e, para isso, utiliza recursos como algoritmos de recomendação que ajudam a manter os usuários engajados com o serviço.

Observe como esse é um excelente exemplo do que um sistema de recomendação é capaz de: melhorar a experiência , gerar mais engajamento e manter o cliente relacionado à marca .

Claro que o caso da Netflix não se trata de produtos dentro de um e-commerce, porém, é um dos exemplos de como o sistema de recomendação pode contribuir para a relação entre marca e consumidor .

Leia também: O sistema de recomendação da Amazon e seus segredos .

Benefícios dos algoritmos de recomendação para lojas online

Até agora você descobriu o que são algoritmos de recomendação e como eles funcionam. No entanto, o investimento nesta tecnologia trará o retorno que você espera?

Descubra a lista de benefícios de usar um algoritmo de recomendação :

• melhora a experiência de compra do cliente;
• ajuda o consumidor a encontrar o que procura e concluir a compra em menos tempo;
• reduzir a taxa de desistência no site;
• contribui para estratégias de cross selling e up selling;
• aumenta a taxa de conversão ;
• aumenta o ticket médio;
• compradores fiéis.

Como criar um sistema de recomendação de e-commerce?

Até aqui tudo bem, mas como criar um sistema de recomendação para e-commerce? Para contar um sistema como estes na sua loja online não precisa de criar um sistema do zero. Uma das formas mais eficientes de fazer isso é aproveitar recursos já disponíveis no mercado, como vitrines inteligentes , e oferecidos por especialistas no assunto.

Esse tipo de tecnologia utiliza dados e informações para criar clientes personalizados ou não para potenciais clientes, contribuindo para que todos os benefícios do mecanismo sejam alcançados.

Uma excelente notícia é que atualmente a implementação desta funcionalidade pode ser muito simples, utilizando as ferramentas SmartHint , compostas por janelas de recomendação ; pesquisa inteligente ; pop-ups de retenção ; é hotsite .

As vitrines SmartHint são autônomas, portanto, não há necessidade de fazer configurações manuais. A inteligência artificial realiza análises em tempo real e distribui automaticamente os produtos em pontos estratégicos do site.

Saiba mais sobre como implementar algoritmos de recomendação em sua loja, sem demora e com muita facilidade. Conheça a solução completa!