Frequentemente, ao acessar um site, o usuário encontra uma série de produtos recomendados e, na maioria das vezes, é algo que ele já estava à procura. Mágica? Não, é a tecnologia utilizada pelo sistema de recomendação, que indica ofertas de acordo com o perfil do usuário. O recurso favorece conversões, aumenta o valor do tíquete médio e a satisfação do cliente, entre outros benefícios.
Continue lendo o post, entenda mais sobre o tema e saiba quais cuidados devem ser tomados ao adotar esse tipo de ferramenta. Acompanhe!
O que é o sistema de recomendação?
O sistema de recomendação é uma ferramenta que seleciona itens personalizados com base nos interesses de quem está navegando pelo site e de acordo com o contexto em que os produtos estão inseridos. Sistemas de recomendações eficientes intensificam a experiência de navegação dos usuários de e-commerce, automatizando a forma como os itens são apresentados.
As listas de recomendação são baseadas em alguns dados, como:
- histórico de navegação;
- pesquisas realizadas nos buscadores;
- itens mais visitados, clicados ou adquiridos por outros clientes;
- itens da mesma categoria visitada que mais vendem;
- localização do visitante.
As principais soluções disponíveis também disponibilizam filtros lógicos para intensificar a exibição de determinados itens da lista de recomendação, como menor preço, margem de lucro mais elevada, itens em promoção etc. Todo o processo se baseia em dados, métricas de acesso e no machine learning, que permite que o programa aprimore as indicações de forma constante.
As ferramentas também criam “filtros colaborativos” que agregam categorias de clientes. A partir delas, os visitantes recebem recomendações de produtos que podem interessá-lo. Os algoritmos adicionam itens de visitantes com um comportamento similar, eliminam aqueles que já compraram e recomendam os demais produtos.
Um exemplo prático é o da Amazon, que disponibiliza opções com base no histórico de compras dos usuários, no perfil de quem está acessando e nos clientes com hábitos semelhantes. Na seção “compre algo para você”, o sistema usa a lista de desejos para sugerir ofertas que o usuário demonstrou interesse em outra ocasião.
Quais cuidados levar em consideração ao adotar o sistema?
O primeiro cuidado é ter uma estratégia de suporte para o sistema, uma vez que, sozinho, ele pode não trazer os resultados esperados. O e-commerce deve levar em conta suas especificidades e, principalmente, as necessidades do seu público. Abaixo, confira mais alguns pontos importantes.
Dê atenção ao modo de aprendizado e às regras do sistema
Por mais acertadas que sejam as sugestões, o sistema não entende nativamente as nuances do mercado ou mesmo os aspectos culturais. Esse é um ponto que exige um profundo conhecimento do negócio e do público-alvo para estimular, por exemplo, que o sistema recomende um produto que está a muito tempo em estoque ou que foi adquirido em grandes quantidades.
Esse é o momento de estabelecer as regras de operação do sistema, pautadas no comportamento e nas preferências dos seus clientes.
Defina uma relação entre as indicações e o estágio do funil
Não levar em consideração o estágio que o cliente se encontra no funil de vendas é um erro. Por exemplo, quem está comprando um fogão, dificilmente vai comprar uma geladeira quando estiver finalizando o pedido. Há um momento adequado para as indicações e os gestores precisam reconhecer isso para definir as regras do sistema.
Use as informações para aperfeiçoar a estratégia
O sistema precisa ser aperfeiçoado para trabalhar com os dados coletados dos itens que foram vistos e clicados pelos usuários e com tudo o que foi visualizado, mas não foi clicado. Além de privilegiar os produtos mais acessados, o sistema precisa mostrar os itens que em outro contexto poderiam despertar a atenção dos consumidores.
A grande questão aqui é acompanhar os dados para entender o comportamento do usuário e, dessa forma, aperfeiçoar a estratégia para torná-la mais eficaz. Como já foi mencionado, o sistema de recomendação é uma ferramenta eficiente, mas requer planejamento para trazer os resultados esperados.
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