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Aprenda como os algoritmos de recomendação podem ajudar com a divulgação do seu e-commerce

O êxito de um e-commerce depende muito da habilidade em aproveitar os algoritmos de recomendação. De modo que a experiência do consumidor é melhor e, consequentemente, ele fica mais incentivado a adquirir mais serviços e produtos.

Por isso, analisar o comportamento do cliente, saber suas necessidades, seus gostos e comportamentos podem ser essenciais para o sucesso de um comércio on-line. Logo, entenda melhor como funcionam esses algoritmos e conheça as melhores opções para o e-commerce.

Os algoritmos de recomendação são ferramentas que auxiliam na venda de produtos no e-commerce. | Foto: Pixabay. 

O que são algoritmos de recomendação?

Os algoritmos de recomendação, também conhecidos como sistemas de recomendação, são uma tecnologia utilizada para realizar recomendações de produtos para os consumidores, ou seja, funciona como um vendedor on-line, o que facilita a navegação no site da loja. 

Nesse sentido, você já deve ter percebido que a maioria dos e-commerce oferecem produtos similares ao escolhido, isso acontece porque quanto mais relevante for a recomendação, maiores são as chances do usuário comprar o item no e-commerce. Sendo assim, esses algoritmos oferecem sugestões baseadas em critérios predefinidos. 

No entanto, é fundamental escolher a configuração correta para que a estratégia tenha sucesso. Esses softwares possuem instalação simples, e não é necessária manutenção constante. Desse modo, os algoritmos se conectam com o banco de dados da loja virtual para analisar as informações dos produtos cadastrados. Além disso, esses mecanismos utilizam até mesmo IA (inteligência artificial) para essas recomendações on-line.

Portanto, essa experiência pode ser personalizada para cada usuário ou não. De modo que depende do objetivo de cada plataforma, modelo de tecnologia utilizado e o número de dados que foram obtidos. Logo, quando o foco é a personalização da navegação do consumidor, o software irá utilizar dados referentes ao perfil do usuário baseados em: avaliações, cliques e buscas, assim, a lista de indicações é melhor e mais relevante.

Atualmente, os algoritmos de recomendação não estão presentes apenas no e-commerce. Nesse sentido, podem ser encontrados nas redes sociais, streaming e lojas de aplicativos. Em contrapartida, são sistemas bem distintos entre si, mas possuem algo em comum: lidar com uma grande quantidade de informações. Então, o sistema realiza uma organização para que esses dados se apresentem de maneira mais atrativa para o cliente.

Para que serve um algoritmo de recomendação?

Esse mecanismo tem a função de melhorar a experiência para o usuário que está navegando em um site de e-commerce. Por isso, utilizam a estratégia de sugestões através das vitrines inteligentes que podem aparecer na página inicial ou dos produtos e no carrinho de compras. Logo, entenda melhor quais os tipos de algoritmos de recomendação.

Vitrines inteligentes de recomendação

Esses sistemas agem como um vendedor virtual. Assim, recomendam os produtos de maneira inteligente enquanto o consumidor explora o site. Nesse sentido, elas podem indicar produtos com mais eficiência e personalização do que um vendedor comum, pois possuem conhecimento sobre o perfil do usuário. 

Em contrapartida, essa assertividade e levantamento de informações dependerá do tempo que o cliente navegar no site e o número de dados que ele fornece para o sistema.

Algoritmos de recomendação personalizados

São usadas nos casos em que o usuário entra no e-commerce e começa a explorar as páginas, buscando produtos de sua preferência. Então, o sistema consegue determinar as características da pessoa e recomendar itens personalizados e similares ao que o cliente procura, o que aumenta o potencial de compra.

Essa estratégia torna a experiência do usuário mais prazerosa, pois o consumidor consegue verificar diversos produtos de seu interesse sem precisar ficar buscando nas categorias ou filtrando informações.

Algoritmos de recomendação não personalizados

Esses modelos de recomendação são baseados naquelas situações em que o comprador ainda não navegou o suficiente. Desse modo, o software não consegue adquirir os dados necessários e, consequentemente, não consegue identificar os interesses do usuário.

As vitrines não personalizadas são mais genéricas e mostram menos produtos ao consumidor. Portanto, a estratégia utilizada pelo algoritmo é apostar nos gatilhos mentais, mostrando produtos em escassez ou tentar atrair através da aprovação social, colocando as últimas ofertas e itens mais vistos ou vendidos. Além disso, os lançamentos também costumam servir de método para trazer mais clientes.

Algoritmos de recomendação autônomos

Esses sistemas também podem funcionar de modo autônomo. Visto que funcionam automaticamente e não precisam de configuração manual, assim, são mais eficientes. Entretanto, esse mecanismo só é possível quando o software utiliza inteligência artificial. De modo que apresentam melhor personalização e automação.

Algoritmos de recomendação baseados em conteúdo

Essa abordagem é realizada através da semelhança. Assim, a ferramenta analisa os produtos que estão sendo pesquisados pelo cliente. Logo, compreende que se o consumidor está pesquisando produtos com aquelas características, itens similares podem ser de interesse do cliente. 

No entanto, é necessária uma base grande de dados. De modo que essa estratégia terá maior eficiência em sites que o comprador precisa realizar algum cadastro.

Em contrapartida, podem ser geradas bolhas de conteúdo, pois o sistema só realiza sugestões de mercadorias parecidas, o que não promove uma diversidade e limita as chances de aumentar o padrão de consumo.

Algoritmos de recomendação colaborativos

Nesse caso, são verificadas as interações passadas do cliente. Assim, através de avaliações, tentam detectar similaridades com o comportamento de outros usuários por meio dos algoritmos. Desse modo, analisam o usuário através das características de outros consumidores.

Algoritmos de recomendação regressivos

Os algoritmos de regressão utilizam a correlação entre duas variáveis para encontrar a melhor maneira de ajustar um modelo e, consequentemente, escolher a melhor estratégia para o negócio. 

Em outras palavras, um exemplo desse processo é quando realizamos a relação entre preço x oferta, onde a quantidade de produtos ofertados aumenta conforme o preço se eleva. Em síntese, o resultado desse sistema é sempre um número. Além disso, existem duas maneiras de realizar esse processo, são elas: regressão linear simples e regressão linear.

Como funciona um algoritmo de recomendação?

Os algoritmos de recomendação funcionam como ferramentas que auxiliam o usuário a lidar com diversas informações. De modo que conseguem aumentar o nível de compras de um e-commerce e, consequentemente, trazer muitos benefícios para o negócio.

Primeiramente, é necessário conhecer o seu público, pois, é necessário configurar os critérios que os algoritmos irão utilizar para determinar o padrão de comportamento dos consumidores. 

Logo depois, aprender mais sobre os clientes e atualizar o banco de dados também é essencial, porque quando essas etapas não são realizadas de maneira correta, podem prejudicar a qualidade dos resultados.

O processo de como criar algoritmos de recomendação ou como desativar algoritmos de recomendação é complexo. Nesse sentido, o recomendado é realizar uma pesquisa antes de se aventurar nesse modelo de negócio.

Os algoritmos de recomendação conseguem determinar o padrão de comportamento dos usuários, agora você já sabe como esses algoritmos atuam. | Foto: Pixabay. 

Os algoritmos de recomendação são uma tendência e podem ajudar o e-commerce a chegar em resultados que não eram possíveis antes da tecnologia. Por isso, implementar essa estratégia de algoritmos pode ser o segredo para o sucesso da sua loja virtual.

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