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Entenda o que é um sistema de recomendação para clientes

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Você sabe o que é um sistema de recomendação? Essa tecnologia está mais presente em nossas vidas do que podemos imaginar. O sistema se tornou prática fundamental para marcas que buscam destaque, oferecendo uma experiência de compra agradável para seus clientes no mercado digital.

Seja em empresas de varejo ou em uma plataforma de streamings, métodos bastante desenvolvidos de recomendação para usuários – alguns com suporte de Inteligência Artificial (IA) – já são práticas hegemônicas na Internet que procuram melhorar e personalizar o atendimento ao cliente.

Para aprender mais sobre o assunto, desenvolvemos um conteúdo completo para esclarecer melhor o que é um sistema de recomendação para clientes, quais são as estratégias para recomendação de produtos de uma forma inteligente, quais os objetivos do processo e como escolher a melhor ferramenta para atingir os melhores índices de vendas. Vem com a gente!

O que é um sistema de recomendação?

Para entender o que é uma sistema de recomendação, podemos usar como exemplos empresas de streaming, como a Netflix ou o Spotify, e a Amazon, gigante do e-commerce varejista.

Apesar de ramos bem diferentes, cada uma dessas três empresas lida com uma enorme quantidade de informações, serviços ou produtos para oferecer ao cliente. No caso da Netflix, estilos e formatos de filmes e séries; do Spotify, bandas, estilos musicais e podcasts; e da Amazon, um grande volume de produtos dos mais variados tipos.

O cliente, ao navegar pelas plataformas dessas marcas, geralmente procura produtos e soluções específicas para aquilo que ele deseja no momento. Para o consumidor não ficar perdido em um mar de ofertas e assim ter uma experiência desagradável, essas empresas utilizam sistemas de recomendação de produtos e serviços tendo em vista as particularidades e demandas personalizadas de cada cliente.

Dessa forma, o cliente tem uma experiência de navegação e compra mais agradável e prazerosa, sem precisar clicar em item por item da imensidão de conteúdo ofertado. O consumidor já tem um contato direto com aquilo que ele provavelmente procura e recebe dicas e ofertas personalizadas.

Entretanto, apesar de estar em voga nos últimos anos, esta não é uma prática tão recente.

Sistema de recomendação existe desde a década de 90

Apesar de sua complexidade tecnológica e relevância nos últimos tempos no sucesso de companhias no mercado digital, o sistema de recomendação de compras já existe desde a década de 90. Um dos mais antigos cases de sucesso do sistema é a Amazon, que desde 1999 o utiliza para melhorar a personalização da relação do cliente com a marca.

O processo de recomendação se aprimorou com o passar dos anos até chegar aos níveis de eficácia e precisão atuais.

A capacidade preditiva de oferecer dicas de compras e upsells para os clientes de forma coordenada e precisa é efetuada a partir de um processo tecnológico de análise de dados e respostas inteligentes realizadas por um computador. 

Vamos entender um pouco mais como essa tecnologia funciona.

Como recomendar produtos de forma inteligente?

Atualmente os métodos de recomendação de produtos por meio de análise de dados possuem tecnologias de IA que aprimoram sua capacidade preditiva e a precisão de respostas inteligentes. Dessa forma, aprimora-se os processos de vendas e a relação do cliente com a marca.

Entender o que é um sistema de recomendação hoje em dia passa pela compreensão de termos como big data e machine learning. Vamos conhecer um pouco mais dos termos.

A inteligência artificial é um segmento da ciência da computação que procura desenvolver softwares que simulam a inteligência e lógica do raciocínio humano. Nesse contexto, temos o big data, que representa um grande volume de dados apreendidos que serão selecionados e analisados. 

Por sua vez, o machine learning representa a capacidade do software de aprender a atribuir respostas otimizadas a determinados padrões de combinação de dados. Esse processo de armazenamento, análise e resposta a combinações de dados resultam na criação de insights (soluções inteligentes de atuação) e na habilidade antecipadora do sistema de recomendação.

Essa metodologia é essencial para traçar o que é conhecido como mapa de jornada do cliente, que é conjunto de perfis e tendências da relação entre consumidores e a empresa, desde o primeiro contato com a marca até as várias fases da relação pós-venda.

Por que usar um sistema de recomendação de produtos?

Essas técnicas computacionais são extremamente importantes no cenário competitivo do mercado digital. Usando o machine learning como sistema de recomendação, a marca aumenta sua capacidade de vendas, por exemplo, colhendo mais frutos do upsell, técnica que se fundamenta na oferta de upgrades e acréscimos a produtos já adquiridos pelo cliente, de acordo com suas necessidades.

Dessa forma, os mecanismos de análise e interpretação de dados do histórico dos clientes trazem soluções mais eficazes e personalizadas no pós-venda, aumentando o engajamento e fidelização do cliente com a marca. 

A marca entender o que é um sistema de recomendação efetivo e como melhorar consideravelmente a experiência do público é fundamental para o aumento de conversões e engajamento. O cliente terá uma relação mais fluida com a empresa ao receber dicas precisas com a abordagem e o timing otimizados. 

Como escolher uma ferramenta para recomendação de produtos?

A ferramenta ideal deve possuir um software com sistema de IA eficaz e bem desenvolvido para executar todos os procedimentos descritos até aqui. Por exemplo, o Scora Journey, plataforma de análise de dados e geradora de insights, possui métodos eficazes que ajudam marcas a potencializarem suas vendas e o engajamento dos clientes, como:

  • comparar performances de campanhas de vendas atuais com antigas;
  • a partir da base de dados, oferecer lista de recomendação de clientes que poderiam se beneficiar da mesma oferta de produto ou serviço;
  • criar uma lista de leads (clientes em potencial) fora da base de dados da empresa;
  • fornecer um big data com histórico detalhado de clientes específicos para comparar com o comportamento de outros similares;
  • aferir dados geográficos e performances de engajamento de produtos ou serviços anteriores, embasando assim insights para orientar os próximos passos.

Essas ações são indispensáveis para um sistema proativo de recomendação de produtos no cenário digital.Agora que você entendeu o que é um sistema de recomendação, quer aprender mais como a gestão de dados e soluções inteligentes podem ajudar o seu negócio? Converse com um especialista da Oncase e acompanhe o conteúdo do blog para ficar expert no assunto. Até mais!

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