Como um sistema de recomendação de IA pode aumentar as vendas

Existe algo mais poderoso do que uma recomendação boca a boca? Quando um amigo de confiança sugere um novo livro ou uma marca de cuidados com a pele, você sabe que ele se importa com você — e o entende melhor do que ninguém.

Mas e se você tivesse um amigo com informações quase infinitas sobre as coisas que você ama? As recomendações dele seriam extremamente precisas, atendendo perfeitamente às suas necessidades e desejos. Essa é a promessa de um sistema de recomendações de IA. 

As lojas de comércio eletrônico podem aproveitar a inteligência artificial para analisar dados do usuário e fornecer recomendações mais relevantes. Para muitas empresas, um sistema de recomendação de IA pode ser o impulso que suas equipes de vendas e marketing precisam — e tudo é automatizado.

O que é um sistema de recomendação de IA?

Um sistema de recomendação de IA, também conhecido como mecanismo de recomendação, usa aprendizado de máquina algoritmos para sugerir produtos, serviços ou conteúdo relevantes para potenciais clientes on-line. 

Os sistemas de recomendação de IA coletam e analisam pontos de dados como dados demográficos, comportamento anterior do usuário (avaliações, classificações, histórico de pesquisa, compras anteriores) e atributos do produto, criando recomendações personalizadas.

Uma ampla gama de setores — entretenimento, finanças, marketing e comércio eletrônico — utiliza mecanismos de recomendação com tecnologia de IA. Por exemplo, um comerciante de comércio eletrônico pode contar com um sistema de recomendação de IA para exibir sugestões baseadas em dados aos visitantes do site. GymsharkO mecanismo de recomendação do , por exemplo, recomenda produtos com base em clientes com interesses semelhantes.

Como um sistema de recomendação de IA pode aumentar suas vendas

Um bom sistema de recomendação com tecnologia de IA pode personalize sua experiência na loja online, gerando compras repetidas e maior satisfação. Quase metade dos compradores dos EUA em 2023 queria personalizado recomendações de produtos e 56% de clientes relataram ter retornado a um comerciante após uma experiência de compra personalizada. Ao personalizar a experiência de compra, os sistemas de recomendação de IA também podem aumentar retenção de clientes e melhorar o geral experiência do cliente.

Os principais benefícios incluem:

• Descoberta simplificada. O sistema apresenta opções altamente relevantes, para que os clientes não precisem rolar a tela infinitamente para encontrar os itens que desejam.
• Maior valor médio do pedido. Seções “Os clientes também compraram” ou “Frequentemente compraram juntos” em seu página de checkout pode encorajar upsell e no Venda cruzada, aumentando valor médio do pedido e aumentando a receita.
• Maior fidelização do cliente. Uma experiência mais rápida e personalizada, resultado de um sistema de recomendações de IA, faz com que os compradores voltem.

Tipos de sistemas de recomendação de IA

• Filtragem baseada em conteúdo
• Filtragem colaborativa
• Filtragem híbrida

Você pode gerar recomendações personalizadas para clientes em potencial usando um dos três principais tipos de sistemas de recomendação de IA:

Filtragem baseada em conteúdo

Um sistema de recomendação de IA que utiliza algoritmos de filtragem baseados em conteúdo faz recomendações com base em características específicas (recursos, categorias, descrições) de itens que um usuário já gosta, em vez do que outros usuários gostam. Ao analisar metadados de produtos usando filtragem de dados, um sistema de recomendação de IA pode recomendar itens com atributos semelhantes àqueles com os quais um comprador já interagiu.

Isto funciona particularmente bem para nichos de mercado com uma base de clientes limitada. Você pode não ter muitos opiniões dos clientes ou interações em seu site, mas se você tiver informações suficientes sobre o produto, poderá usar um sistema de filtragem baseado em conteúdo para fazer recomendações.

Por exemplo, a Aplicativo Shopcast usa filtragem baseada em conteúdo para fazer recomendações baseadas em recursos de produtos semelhantes.

Filtragem colaborativa

A filtragem colaborativa prevê as preferências de um usuário com base no comportamento de usuários semelhantes. Sistemas de filtragem colaborativa podem considerar o histórico de navegação, o histórico de compras ou as avaliações. Esse tipo de mecanismo de recomendação sugere produtos que acredita que você vai gostar com base em dados de clientes de compradores com tendências semelhantes. Por exemplo, uma marca de roupas pode recomendar uma nova linha de roupas a um usuário específico com base nas compras recentes de usuários com gostos semelhantes. 

Ao contrário da filtragem baseada em conteúdo, a filtragem colaborativa é útil para sugerir itens não diretamente relacionados aos produtos que o usuário visualizou, mas que clientes semelhantes compraram. Por exemplo, também Compraram é um sistema de recomendação alimentado por IA que recomenda produtos que são comumente comprados junto com itens no carrinho do cliente.

Filtragem híbrida

Sistemas híbridos de recomendação combinam filtragem colaborativa e baseada em conteúdo para recomendar conteúdo, produtos e serviços relevantes aos usuários. Por exemplo, sistemas híbridos podem prever o tipo de panela que pode interessar a um cliente com base nas escolhas de outros usuários com preferências semelhantes e em conexões específicas baseadas em conteúdo, como características, materiais ou tamanhos do produto. 

Ao coletar dados sobre semelhanças entre usuários e fatores baseados em conteúdo, como descrições de produtos, um sistema de recomendação híbrido combina vários métodos de filtragem para obter uma recomendação altamente informada e personalizada.

Os mecanismos de recomendação de IA mais populares geralmente contam com uma abordagem híbrida, aplicando filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. Por exemplo, o FT: Frequentemente comprados juntos ferramenta cria automaticamente recomendações de produtos com base no comportamento do usuário e dados de pedidos em tempo real.