As lojas virtuais têm se tornado cada vez mais relevantes na pesquisa sobre os hábitos de consumo, principalmente com o aumento das compras online durante a pandemia e os lockdowns. Uma das particularidades de gestão mais importantes para essas lojas é possuir um mecanismo de recomendação otimizado, que ajuda a direcionar os consumidores para os produtos de seu interesse. Mas como esse sistema funciona na prática? Vamos descobrir a seguir.
Os mecanismos de recomendação utilizam a ciência de dados para analisar diversos fatores e, assim, apontar quais produtos devem ser apresentados ao consumidor. Assim como em redes sociais, onde o conteúdo apresentado é de acordo com as preferências do usuário, um site de vendas também utiliza um sistema de recomendação com o mesmo objetivo.
Uma das formas de aplicação do sistema de recomendação que é bastante pertinente quando falamos em lojas online se dá através da avaliação do histórico de compras, da lista de desejos e dos itens que ainda estão no carrinho do usuário. A partir dessas informações, é criado um sistema de classificação que indica quais produtos são mais relevantes para aquele consumidor. Os produtos com maior relevância são apresentados primeiro quando o usuário acessa a página inicial do site.
Embora as informações coletadas sejam valiosas, é preciso filtrá-las para priorizar certos dados em detrimento de outros. Os principais métodos utilizados para essa filtragem são: por conteúdo e por colaboração.
O método por conteúdo é baseado no fato de que se o usuário comprou um produto de uma determinada categoria, ele provavelmente se interessa por outros produtos da mesma categoria. Por exemplo, se um usuário compra um boneco de um determinado super-herói, ele provavelmente se interessa por outros produtos da mesma linha ou relacionados ao mesmo herói. Essa técnica combinada com outras informações pode gerar recomendações cada vez mais precisas.
O método por colaboração é baseado na análise de CRM (Customer Relationship Management). O usuário é encaixado em um determinado público ou audiência considerada uma base sólida, e a partir dos comportamentos dessa audiência como um todo, são recomendados produtos para os demais usuários. Por exemplo, se duas pessoas têm a mesma faixa etária e possuem produtos similares em suas listas de desejos, quando uma delas compra um produto, o outro usuário receberá a recomendação desse mesmo produto.
Com o uso da ciência de dados e técnicas de Machine Learning, os sistemas de recomendação se tornam cada vez mais precisos e eficientes. Eles permitem que os consumidores tenham uma experiência de compra personalizada, reduzindo o tempo gasto em pesquisas e aumentando a satisfação do cliente. Além disso, esses sistemas são igualmente úteis para lojas físicas, permitindo que os varejistas ofereçam produtos que possam ser do interesse de seus clientes, aprimorando a experiência de compra na loja física. É importante ressaltar que a criação e manutenção de um sistema de recomendação eficiente requerem investimento e cuidado contínuos, mas o resultado final pode ser altamente benéfico tanto para o varejista quanto para o cliente.
Com uma equipe altamente capacitada em ciência de dados e Machine Learning, a Stack Tecnologias já obteve diversos casos de sucesso na implementação de sistemas de recomendação personalizados para seus clientes. Seja mais um caso de sucesso – pense Stack!