Como funcionam os sistemas de recomendação de produtos para e-commerce

Ter opções é bom, mas será que ter milhares de opções também é? Segundo uma pesquisa da Accenture, provavelmente não: quase 40% dos consumidores online abandonaram uma loja virtual devido ao excesso de opções. É aí que entra a relevância da recomendação de produtos no e-commerce.

Já falamos aqui no blog sobre o problema da sobrecarga de escolha (ou choice overload) e como ela impacta na decisão de compra do consumidor. Os sistemas de recomendação de produtos, então, aparecem como uma solução para as lojas virtuais proporcionarem uma experiência mais positiva aos clientes.

Com algoritmos avançados, o próprio sistema sugere os produtos que ele procura. Assim, eles não precisam mais vasculhar nas milhares de opções do e-commerce para encontrar o que desejam. Eles não se desgastam mais para tomar a sua decisão de compra. E, ainda, eles se sentem reconhecidos, tratados com individualidade, proporcionando satisfação com a marca.

Mas como a ferramenta sabe o que deve recomendar? E como as ofertas aparecem para cada consumidor? Acompanhe agora este artigo para entender como funcionam os sistemas de recomendação de produtos para e-commerce:

Conhecendo o consumidor com Big Data

Na internet, cada passo que o usuário dá deixa um rastro. Esse rastro se transforma em um dado valioso para as marcas, que o transforma em inteligência para otimizar suas estratégias.

Imagine, agora, a quantidade de dados que podem ser coletados. São milhões de usuários gerando cliques, likes, comentários, mensagens, visitas etc. E tudo isso compõe o que chamamos de Big Data, o grande conjunto de dados que a internet gera.

Para os sistemas de recomendação de produtos para e-commerce, o Big Data é o combustível. Os dados abastecem o sistema com informações sobre os usuários, coletadas enquanto eles navegam pela internet, acessam sites e aplicativos, usam redes sociais e interagem com outras pessoas.

Assim, eles proporcionam um conhecimento valioso sobre cada usuário que acessa a loja virtual. E é a partir dessas informações que sistema se torna mais inteligente.

Machine Learning para um sistema mais inteligente

Machine Learning é o ramo da Inteligência Artificial que estuda a capacidade das máquinas de analisarem um grande conjunto de dados e extraírem conhecimento deles de forma autodidata.

Essa aprendizagem automática tem uma premissa básica: quanto mais as máquinas forem alimentadas com dados, mais elas aprendem, compreendem padrões e se aproximam da inteligência humana.

Então, esse é o segredo dos sistemas de recomendação de produtos. Com base em Big Data e Machine Learning, a ferramenta é capaz de conhecer os comportamentos e interesses dos usuários (particular e coletivamente) e aprender sobre o que eles mais tendem a comprar. Assim, esse conhecimento é transformado em inteligência estratégica para apresentar a cada pessoa as ofertas mais relevantes.

Quanto mais dados ele conseguir coletar e quanto mais o usuário interagir com o sistema, mais apuradas ficam as recomendações.

Recomendação de produtos: uma loja para cada consumidor

Depois de aprender sobre o consumidor e selecionar as ofertas mais relevantes, como elas são apresentadas ao usuário?

A ideia é que o e-commerce não ofereça mais uma vitrine padrão para todos os visitantes. Afinal, se cada um tem o seu perfil e o seu interesse, oferecer as mesmas ofertas para todos eles gera menos chances de conversão.

Então, já que a tecnologia permite, o consumidor deve visualizar uma loja especialmente pensada para ele. Para isso, as ofertas precisam estar no lugar certo e na hora certa, de acordo com o momento da jornada de compra do cliente.

Em geral, os sistemas de recomendação de produtos aparecem em forma de vitrines personalizadas na loja virtual, com recursos de upselling, cross-selling, “mais vendidos”, “compre novamente”, entre outros. Assim, a loja se torna totalmente personalizada.

Mas as ofertas recomendadas também podem aparecer em outros canais, conforme as suas demandas. Veja as possibilidades que você encontra aqui na Biggy:

  • b-front: vitrines personalizadas nas páginas da loja virtual para auxiliar a tomada de decisões e descoberta de produtos de interesse do usuário.
  • b-search: busca inteligente na pesquisa interna do e-commerce para ajudar o consumidor a encontrar o que deseja.
  • b-mail: e-mail marketing automatizado com ofertas personalizadas para trazer o usuário de volta ao site.
  • b-api: vitrines de recomendação customizáveis para diferentes canais da marca (aplicativos, blogs e redes sociais, por exemplo).

Enfim, ofereça um mix de produtos farto e variado para os seus clientes. Quanto mais opções eles tiverem, melhor! Mas fica a ressalva: não faça os seus clientes se esforçarem demais para encontrar o que desejam e decidirem a compra.

Sabe no que isso pode resultar? Ele simplesmente cansa de procurar, fechar a aba do navegador e acessa o site do concorrente. Não é isso que você quer, é?

Então, o sistema de recomendação de produtos para e-commerce da Biggy será o seu maior aliado para oferecer a melhor experiência de compra e aumentar as conversões (sem que ele fuja para concorrência!). Entre em contato agora com a gente e conheça melhor as nossas soluções!

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