Recomendação personalizada: o que é, e quais os principais tipos

Nos últimos anos, a recomendação personalizada se tornou um componente crucial para melhorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento dos negócios no mundo digital.

Afinal, ela permite que as empresas forneçam ofertas e conteúdos relevantes, adaptados às preferências individuais dos usuários, melhorando significativamente a satisfação e o engajamento deles.

De acordo com o relatório Zendesk CX Trends 2023, 75% dos clientes esperam que as empresas sejam capazes de antecipar suas necessidades e oferecer recomendações que realmente sejam relevantes para ele.

Em vista de um número tão expressivo, podemos notar o quão urgente é saber mais a fundo sobre esse conceito, bem como aplicá-lo ao seu negócio. E neste artigo vamos explorar o tema. Boa leitura!

O que é a recomendação personalizada?

A recomendação personalizada é um processo no qual sistemas, plataformas ou aplicativos utilizam algoritmos e técnicas de análise de dados para fornecer sugestões de produtos, serviços ou conteúdo adaptados às preferências e necessidades individuais de cada usuário.

Essas recomendações são baseadas no comportamento dele, histórico de navegação, preferências explícitas e implícitas e outras informações relevantes.

O objetivo é melhorar a experiência do usuário, aumentar a sua satisfação e, em muitos casos, impulsionar vendas e fidelização. Vale destacar que para isso geralmente é necessário contar com um bom sistema de inteligência artificial.

Pois é com ele que se pode coletar informações para ter mais base na hora de tomar uma decisão e até mesmo para mostrar e recomenda diversos produtos ou serviços para os consumidores.

Quando a recomendação personalizada surgiu?

A recomendação personalizada teve suas raízes no início dos anos 1990, com o advento da internet e o crescimento do comércio eletrônico. No entanto, foi na década de 2000 que ela realmente ganhou destaque, graças aos avanços nas técnicas de análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

Um dos primeiros sistemas de recomendação personalizada amplamente conhecido foi o GroupLens, desenvolvido em 1992 por pesquisadores da Universidade de Minnesota.

Esse sistema foi projetado para fornecer recomendações de notícias e artigos com base nas avaliações de outros usuários com interesses semelhantes.

À medida que a tecnologia evoluiu, empresas como Amazon, Netflix e Spotify passaram a adotar e aprimorar suas próprias soluções de recomendação personalizada, tornando-as uma parte essencial de suas estratégias de negócios e da experiência do usuário.

Onde a recomendação personalizada está presente?

Ela está presente em diversos setores e plataformas online, melhorando a experiência do usuário e fornecendo conteúdo e sugestões relevantes. Algumas das empresas mais conhecidas que a utilizam incluem:

Netflix

A plataforma de streaming de vídeo utiliza algoritmos de recomendação para sugerir filmes e séries com base no histórico de visualização e nas preferências do usuário.

A Netflix também analisa o comportamento de outros usuários com gostos semelhantes para oferecer sugestões ainda mais precisas, e assim garantir uma experiência melhor.

Spotify

O serviço de música em streaming utiliza a recomendação personalizada para criar playlists e sugerir músicas e artistas que se alinhem ao gosto musical do usuário.

O algoritmo leva em conta as músicas ouvidas, as playlists criadas e o comportamento de outros usuários que possuem gostos parecidos.

Google Play Store

O Google Play Store também usa mecanismos de recomendação para mostrar livros mais vendidos com base nos seus gostos, além de roupas, filmes e diversos outros produtos para melhorar a sua experiência.

Facebook

A rede social utiliza algoritmos de recomendação para personalizar o feed de notícias do usuário, mostrando conteúdo e publicações que sejam mais relevantes e interessantes para cada indivíduo, principalmente em relação aos anúncios patrocinados.

O Facebook também utiliza a recomendação personalizada para sugerir novos amigos, grupos e eventos com base nos interesses e conexões do usuário.

Amazon

A gigante do comércio eletrônico utiliza sistemas de recomendação desde 1999 para sugerir produtos aos usuários com base no histórico de compras, buscas e avaliações, bem como no comportamento de outros usuários que possuem os mesmos interesses.

YouTube

A plataforma de compartilhamento de vídeos também usa a personalização de recomendação para sugerir vídeos relacionados e interessantes aos usuários com base no histórico de visualização e nos vídeos que foram curtidos e compartilhados.

Leia também:

• Pós-venda: o que é, sua importância e 6 estratégias que podem ser utilizadas;
• Técnica de Rapport: o que é, e como ela pode ajudar a vender?

Quais são os tipos de personalização em vendas?

Existem basicamente três tipos de recomendação personalizada que podem ser implementadas: filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdos e a filtragem híbrida. Vamos falar um pouco sobre elas.

Filtragem colaborativa

A filtragem colaborativa baseia-se na ideia de que usuários com interesses e preferências semelhantes no passado provavelmente terão gostos parecidos no futuro. Existem dois tipos principais de filtragem colaborativa:

1. Filtragem colaborativa por usuário: compara usuários entre si, identificando aqueles com padrões de comportamento ou preferências similares. As recomendações são geradas com base nos itens que usuários semelhantes gostaram ou consumiram no passado. Por exemplo, se o usuário A gosta dos itens X e Y, e o usuário B gosta dos itens X e Z, o sistema pode recomendar o item Y ao usuário B, e vice-versa.
2. Filtragem colaborativa por item: compara itens entre si com base na interação dos usuários com esses itens. Se aqueles que gostaram do item X também gostaram do item Y, o sistema pode recomendar o item Y a outros usuários que demonstraram interesse no item X.

Filtragem baseada em conteúdo

A filtragem baseada em conteúdo foca nas características dos itens e recomenda produtos ou conteúdos semelhantes aos que o usuário demonstrou interesse anteriormente.

Nessa abordagem, as informações dos itens são utilizadas para construir um perfil do usuário com base em suas preferências e histórico de interação.

Por exemplo, se um usuário demonstrou interesse em filmes de ficção científica e ação, o sistema de recomendação baseado em conteúdo pode sugerir outros filmes desse gênero, com atores ou diretores em comum, ou com enredos similares.

Filtragem híbrida

A filtragem híbrida combina diferentes abordagens de recomendação, como a colaborativa e a baseada em conteúdo, para oferecer sugestões mais precisas e abrangentes. Ela aproveita as vantagens das duas técnicas e minimiza suas limitações.

Por exemplo, a filtragem colaborativa pode sofrer do problema do “início frio”, onde o sistema tem dificuldade em gerar recomendações precisas para novos usuários ou itens com poucos dados disponíveis.

Já a filtragem baseada em conteúdo, por outro lado, pode ser limitada pela qualidade das informações dos itens e pela capacidade de identificar nuances nas preferências do usuário. 

Ao combinar essas duas técnicas, a filtragem híbrida fornece recomendações mais robustas e personalizadas, melhorando ainda mais a sua experiência.

Vale dizer que cada tipo de abordagem de recomendação tem suas vantagens e desvantagens, e a escolha da técnica mais adequada depende do contexto e dos objetivos do negócio.

Em muitos casos, a filtragem híbrida pode oferecer um equilíbrio eficiente entre a qualidade das recomendações e a capacidade de lidar com diferentes cenários e desafios.

Qual a importância da recomendação personalizada?

A recomendação personalizada tem se tornado cada vez mais importante no cenário digital, principalmente devido aos seus múltiplos benefícios tanto para os usuários quanto para as empresas.

Algumas das principais razões que destacam a importância da recomendação personalizada incluem:

Melhora a experiência do usuário

Ao fornecer conteúdo, produtos e serviços relevantes e adaptados às preferências individuais dos usuários, a recomendação personalizada cria uma experiência mais envolvente e agradável, fazendo com que eles se sintam valorizados e compreendidos.

Aumenta a satisfação do cliente

Recomendações personalizadas podem levar a uma maior satisfação do cliente, já que eles são expostos a opções mais relevantes e interessantes, o que pode aumentar a probabilidade de encontrar algo que realmente desejam ou precisam.

Impulsiona vendas e conversões

A recomendação personalizada contribui para aumentar as vendas e as taxas de conversão, apresentando aos usuários produtos e serviços que têm maior probabilidade de atender às suas necessidades e interesses.

Isso pode resultar em um aumento na receita e no retorno sobre o investimento (ROI) para as empresas, melhorando assim as campanhas de marketing e a lucratividade do negócio.

Fideliza clientes

Usuários satisfeitos com as recomendações personalizadas têm maior probabilidade de se tornarem clientes fiéis e voltarem a fazer negócios com a empresa no futuro. O que colabora para fortalecer a marca e a reputação da empresa, atraindo e retendo clientes.

Melhora a eficiência do marketing

Com a recomendação personalizada fica mais fácil direcionar suas campanhas de marketing e comunicação de maneira mais eficiente, ao segmentar clientes com base em suas preferências e comportamento.

Isso pode levar a um uso mais eficaz dos recursos de marketing e a uma maior eficiência nas campanhas. Como resultado, métricas como o Custo Por Cliente melhoram significativamente.

Facilita a descoberta de conteúdo

Em um ambiente digital com uma quantidade crescente de informações, produtos e serviços, a recomendação personalizada facilita a descoberta de conteúdo relevante e interessante pelos usuários, reduzindo o esforço necessário para encontrar o que estão procurando.

Como fazer uma recomendação personalizada para vendas online?

Implementar um sistema de recomendação personalizada nem sempre é uma tarefa fácil, e exige da empresa investimentos em tecnologia e até mesmo em inteligência artificial para deixar o processo ainda melhor para todos. Abaixo vamos mostrar um breve passo a passo para implementar esse sistema no seu negócio.

Coletar dados

A base de qualquer sistema de recomendação personalizada é a coleta de dados do usuário, incluindo histórico de compras, buscas realizadas, itens visualizados, tempo gasto em cada produto, preferências informadas, entre outros.

Essas informações podem ser obtidas por meio de cookies, contas de usuário e sistemas de rastreamento. Por isso é crucial definir uma tecnologia que faça essa coleta de dados de forma eficiente.

Processar e analisar os dados

Posteriormente é preciso utilizar técnicas de análise de dados e aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências no comportamento dos usuários. Isso permitirá criar perfis e entender suas preferências e necessidades.

Escolher o tipo de recomendação

Há diversos métodos de recomendação que podem ser utilizados em vendas online. As principais filtragens disponíveis são:

• colaborativa: baseia-se na ideia de que usuários com preferências semelhantes no passado provavelmente terão interesses parecidos no futuro;
• baseada em conteúdo: foca nas características dos itens e recomenda produtos semelhantes aos que o usuário demonstrou interesse anteriormente;
• híbrida: combina diferentes abordagens de recomendação.

Implementar o algoritmo de recomendação

Depois de escolher o tipo de recomendação é preciso desenvolver e implementar o algoritmo à sua plataforma de vendas.

Ele deve ser capaz de processar os dados coletados, aplicar o método de recomendação escolhido e gerar sugestões personalizadas para cada usuário.

Monitorar e ajustar

Acompanhe o desempenho do sistema de recomendação e faça ajustes conforme necessário. Analise métricas como taxa de conversão, tempo médio de permanência na página e satisfação do usuário para entender o impacto das recomendações.

Testar e iterar

Faça testes A/B e experimentos para verificar qual abordagem de recomendação funciona melhor para sua plataforma de vendas online.

Lembre-se de otimizar o algoritmo e continue aprimorando o sistema de recomendação conforme você coleta mais dados e recebe feedback dos usuários.

Como impulsionar as vendas com a recomendação personalizada?

Há muitas formas de impulsionar as vendas, inclusive, a recomendação personalizada no e-commerce pode ser feita por meio de vários modelos, como por exemplo: recomendar os mais vendidos, lançamentos, recomendações personalizadas etc.

De modo geral, o principal objetivo é sugerir produtos para os consumidores nas chamadas vitrines inteligentes, ou vitrines de recomendação. Normalmente elas aparecem na home do site, ou até mesmo nas páginas de produtos e carrinhos de compras.

Vitrines inteligentes de recomendação

As vitrines inteligentes são similares a vendedores virtuais, e por isso recomendam produtos de maneira inteligente dentro da loja virtual, inclusive, recomendando alguns de forma mais assertiva e até mesmo personalizada do que um vendedor comum.

Afinal, ela possui uma grande quantidade de dados e informações que geralmente um sistema não tem. Mas tudo depende do quanto o consumidor já navegou na loja, e das informações que foram obtidas sobre ele.

Personalizadas

Quando o consumidor acessar sua loja virtual e começa a navegar nela, ele pode identificar produtos interessantes, e o sistema já começa a identificar um padrão, podendo fazer recomendações personalizadas sobre o produto.

Um bom exemplo nesse sentido é a vitrine da Diesel que mostra produtos parecidos com aqueles que você acabou de pesquisar dentro do mesmo site.

A ideia é tornar a navegação mais prazerosa, uma vez que o consumidor consegue ver diversos itens do seu interesse sem precisar perder horas procurando em categorias.

Não Personalizadas

Caso o usuário tenha acabado de chegar no site e ainda não navegou o suficiente, é mais difícil de saber quais são os seus interesses. Então, o sistema pode trabalhar com vitrines virtuais não personalizadas.

Geralmente elas são mais genéricas, e podem apontar os produtos mais vendidos, os mais vistos, os últimos lançamentos. Enfim, tudo depende da estratégia do negócio.

Como escolher um sistema de recomendação de vendas online?

Para escolher um bom sistema e garantir uma maior personalização na experiência do usuário, é fundamental encontrar aquele que se integra facilmente ao seu e-commerce, e até mesmo seja rápido de se implantar.

Além disso, você precisa se atentar ao que tem o melhor custo-benefício, com uso de inteligência artificial, computação em nuvem e outros recursos que diminuam o valor que você vai gastar mensalmente para mantê-lo.

E um dos sistemas que pode ajudar você a identificar padrões dos seus clientes e melhorar as vendas do seu e-commerce, é o Zendesk Service. Com ele você terá uma visão muito mais apurada do comportamento dos consumidores.

Com isso, você pode garantir recomendações personalizadas com muito mais precisão, e aumentar a sua clientela. Conheça a nossa solução e solicite uma demonstração grátis.