As lojas virtuais t\u00eam se tornado cada vez mais relevantes na pesquisa sobre os h\u00e1bitos de consumo, principalmente com o aumento das compras online durante a pandemia e os lockdowns. Uma das particularidades de gest\u00e3o mais importantes para essas lojas \u00e9 possuir um mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o otimizado, que ajuda a direcionar os consumidores para os produtos de seu interesse. Mas como esse sistema funciona na pr\u00e1tica? Vamos descobrir a seguir.<\/p>\n
Os mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o utilizam a ci\u00eancia de dados para analisar diversos fatores e, assim, apontar quais produtos devem ser apresentados ao consumidor. Assim como em redes sociais, onde o conte\u00fado apresentado \u00e9 de acordo com as prefer\u00eancias do usu\u00e1rio, um site de vendas tamb\u00e9m utiliza um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o com o mesmo objetivo.<\/p>\n
Uma das formas de aplica\u00e7\u00e3o do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o que \u00e9 bastante pertinente quando falamos em lojas online se d\u00e1 atrav\u00e9s da avalia\u00e7\u00e3o do hist\u00f3rico de compras, da lista de desejos e dos itens que ainda est\u00e3o no carrinho do usu\u00e1rio. A partir dessas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 criado um sistema de classifica\u00e7\u00e3o que indica quais produtos s\u00e3o mais relevantes para aquele consumidor. Os produtos com maior relev\u00e2ncia s\u00e3o apresentados primeiro quando o usu\u00e1rio acessa a p\u00e1gina inicial do site.<\/p>\n
Embora as informa\u00e7\u00f5es coletadas sejam valiosas, \u00e9 preciso filtr\u00e1-las para priorizar certos dados em detrimento de outros. Os principais m\u00e9todos utilizados para essa filtragem s\u00e3o: por conte\u00fado e por colabora\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
O m\u00e9todo por conte\u00fado \u00e9 baseado no fato de que se o usu\u00e1rio comprou um produto de uma determinada categoria, ele provavelmente se interessa por outros produtos da mesma categoria. Por exemplo, se um usu\u00e1rio compra um boneco de um determinado super-her\u00f3i, ele provavelmente se interessa por outros produtos da mesma linha ou relacionados ao mesmo her\u00f3i. Essa t\u00e9cnica combinada com outras informa\u00e7\u00f5es pode gerar recomenda\u00e7\u00f5es cada vez mais precisas.<\/p>\n
O m\u00e9todo por colabora\u00e7\u00e3o \u00e9 baseado na an\u00e1lise de CRM (Customer Relationship Management). O usu\u00e1rio \u00e9 encaixado em um determinado p\u00fablico ou audi\u00eancia considerada uma base s\u00f3lida, e a partir dos comportamentos dessa audi\u00eancia como um todo, s\u00e3o recomendados produtos para os demais usu\u00e1rios. Por exemplo, se duas pessoas t\u00eam a mesma faixa et\u00e1ria e possuem produtos similares em suas listas de desejos, quando uma delas compra um produto, o outro usu\u00e1rio receber\u00e1 a recomenda\u00e7\u00e3o desse mesmo produto.<\/p>\n
Com o uso da ci\u00eancia de dados e t\u00e9cnicas de Machine Learning, os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o se tornam cada vez mais precisos e eficientes. Eles permitem que os consumidores tenham uma experi\u00eancia de compra personalizada, reduzindo o tempo gasto em pesquisas e aumentando a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente. Al\u00e9m disso, esses sistemas s\u00e3o igualmente \u00fateis para lojas f\u00edsicas, permitindo que os varejistas ofere\u00e7am produtos que possam ser do interesse de seus clientes, aprimorando a experi\u00eancia de compra na loja f\u00edsica. \u00c9 importante ressaltar que a cria\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o de um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o eficiente requerem investimento e cuidado cont\u00ednuos, mas o resultado final pode ser altamente ben\u00e9fico tanto para o varejista quanto para o cliente.<\/p>\n
Com uma equipe altamente capacitada em ci\u00eancia de dados e Machine Learning, a Stack Tecnologias j\u00e1 obteve diversos casos de sucesso na implementa\u00e7\u00e3o de sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o personalizados para seus clientes. Seja mais um caso de sucesso – pense Stack!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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