Na ajuda para customização da experiência do cliente e na melhoria da usabilidade de sites e aplicativos usa-se o algoritmo de recomendação. Esse recurso se baseia em diversos critérios para antecipar tendências, compreender as principais necessidades dos usuários e muito mais.
Entenda como esse sistema de recomendação pode alavancar as vendas do seu negócio virtual e fidelizar clientes. Ele é perfeito para traçar jornadas de compra mais fluidas, intuitivas e personalizadas.
O que é algoritmo de recomendação?
Os algoritmos de recomendação são sistemas de machine learning que analisam o seu comportamento em sites de compras e sugerem novos produtos a partir das suas preferências. Isso acontece depois de uma compra online ou se você for adicionando produtos no carrinho virtual de uma loja.
Esse recurso de inteligência artificial para e-commerce busca padrões e correlações entre dados para recomendar produtos que seriam do seu interesse. A ferramenta é muito utilizada em serviços de streaming de vídeo e música, como Netflix e Spotify, para indicar filmes e músicas que estão alinhados com o seu gosto.
Como funciona o algoritmo de recomendação?
A ferramenta de IA para e-commerce recomenda com base no que aprendeu sobre o comportamento de consumo do cliente: quais páginas ele visitou, que tipo de buscas ele fez, quais produtos adicionou ao carrinho, entre outras informações.
Nesse contexto, podem ser feitas recomendações personalizadas e não personalizadas. As primeiras analisam a jornada de compra individualmente, levando em consideração avaliações de produtos e serviços do consumidor.
Já o modelo não personalizado é mais genérico, utilizado para divulgação de ofertas, promoções e lançamentos. Dentro desses dois modelos, existem filtros para que o conteúdo certo chegue para cada tipo de consumidor. Os mais comuns são: filtro de conteúdo, colaborativo e híbrido.
Filtro de conteúdo
Essa categoria tem relação direta com os itens já pesquisados ou consumidos pelo cliente. Dessa forma, se ele teve interesse no produto X, estatisticamente existe uma grande probabilidade de também gostar do produto Y.
Por exemplo: se você visita o site da Amazon e busca por um livro de terror, o algoritmo de recomendação vai sugerir outras obras de terror que sejam similares àquela. Isso é muito comum em serviços de streaming.
Filtro colaborativo
O mais usado entre as três modalidades, o filtro colaborativo leva em consideração o comportamento de um grupo de consumo. Com base nisso, ele sugere itens que chamaram atenção da comunidade com a qual o perfil do usuário está alinhado.
Exemplos disso são as abas de “quem viu esse produto também se interessou por esses” ou “produtos que outros usuários também se interessaram”. Você já deve ter visto isso em e-commerces e lojas virtuais.
Filtro híbrido
Como o próprio nome sugere, o híbrido combina os dois modelos de algoritmo de recomendação. Assim, as recomendações são feitas a partir do histórico de busca e consumo do cliente, levando em consideração também o perfil do grupo com o qual ele tem afinidade dentro do contexto.
Benefícios do algoritmo de recomendação no e-commerce
Pensando mais especificamente no e-commerce, o algoritmo é uma ferramenta que, se usada de maneira assertiva, pode alavancar as vendas do seu negócio e transformar a experiência do cliente. Conheça mais alguns benefícios da inteligência artificial:
Diminuição da taxa de abandono de carrinho
Quanto mais personalizado, intuitivo e fácil o processo de compra, maior a chance da conversão. Isso diminui as taxas de abandono de carrinho, que é um dos maiores desafios do e-commerce atualmente.
Hiperpersonalização da experiência do cliente
A hiperpersonalização é essencial quando se fala em retenção e fidelização de clientes. O usuário quer ser tratado de maneira única, personalizada e individualizada. Isso faz com que ele crie uma conexão maior com a marca e sinta que as suas necessidades e desejos estão sendo atendidos de maneira satisfatória.
Agilidade no processo de compra
Seja por aplicativo ou site de ecommerce, é essencial utilizar ferramentas de usabilidade (UX/UI) em conjunto com uma jornada de experiência de compra estratégica. Isso agiliza os processos e diminui as chances do produto ser abandonado no meio do procedimento.
Otimização de estratégias de marketing e vendas
O algoritmo de recomendação pode ser usado com diversas outras estratégias de venda, aumentando a chance de conversão. Dois exemplos são o cross selling e o up selling. O primeiro consiste na indicação de outros produtos relacionados à compra. Por exemplo: na compra de óculos, é possível recomendar a caixinha para guardá-lo.
Já o up selling usa as recomendações para que o usuário se sinta impulsionado a levar mais itens, ampliando o valor total da compra final. Com maior chance de encontrar produtos de interesse, maior também é a chance de adicioná-los ao carrinho.
Como implementar o algoritmo de recomendação?
Para usar esse recurso de inteligência artificial, é necessário usar um software já existente ou contratar um desenvolvedor para fazê-lo do zero. A estratégia adotada depende da necessidade da empresa no momento, porém, em qualquer uma das suas opções, você deve se atentar para algumas questões:
- montar um bom planejamento estratégico e escolher o melhor algoritmo de recomendação para o seu negócio;
- desenvolver regras de proteção de dados (LGPD);
- contar com a inteligência artificial e machine learning para integrar diferentes recursos que essas tecnologias oferecem e otimizar os processos;
- contar com profissionais capacitados que possam auxiliar em todas as etapas do processo.
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