Conheça o rei da personalização: O algoritmo de recomendação - All iN

Conheça o rei da personalização: O algoritmo de recomendação

O advento de novas tecnologias como computação em nuvem e Big Data, permitiram que os profissionais de marketing e TI tivessem acesso a um grande volume de dados com uma diversidade e velocidade nunca vista. A possibilidade de ter todas essas informações ao alcance de poucos cliques, permitiu o avanço de técnicas como o algoritmo de recomendação, que nada mais é do que um conjunto de técnicas que permitem selecionar itens com base na interação e interesses dos usuários.

O sistema de recomendação pode ser feito usando alguns métodos de predição como:

  • Recomendação baseada em conteúdo: O usuário recebe recomendações de itens similares aos preferidos no passado. Ou seja, um internauta que costuma ler sobre política em um site de notícias ou acessa uma mesma categoria de produtos no e-commerce, como eletrônicos, receberá informativos sobre esses temas.
  • Recomendação colaborativa: O usuário recebe recomendações baseadas nos itens preferidos de outros internautas com gostos similares ao dele. Nesse caso, se sou mulher de São Paulo, com 30 anos e gosto de música Pop, posso receber itens recomendados de outras mulheres com perfil semelhante ao meu.

É dessa forma que alguns gigantes como Amazon, Netflix e Spotify conseguem aumentar suas taxas de engajamento e receita. Através desse tendência, a Amazon por exemplo, já chegou a ter 10% de conversão apenas de produtos recomendados aos usuários. Os números da Netflix também impressionam. Afinal, 75% a 80% dos conteúdos assistidos foram os recomendados na tela do usuário.

Em fevereiro desse ano, Adrielle Vaniderstine, engenheira do Spotify, liberou uma ferramenta chamada “Nelson”, para que os usuários experimentassem um pouco com o algoritmo de recomendação da plataforma. Nele, o usuário pode selecionar de 0 a 1 quanto gostaria de ter “energia”, “instrumentalidade”, “ritmo”, dentre outros itens na sua playlist ideal.

Parece complexo não é mesmo? Mas o importante é como o sistema de recomendação consegue ajudar segmentos como o de e-commerce a venderem mais. É através dele que clientes que torcem para o Palmeiras, por exemplo, deixam de receber promoções do São Paulo ou Corinthians. O sistema também evita algumas situações desconfortáveis, como por exemplo, que usuários que compraram um produto, recebam o mesmo item com desconto posteriormente.

Resolver esse tipo de problema não é o único benefício do algoritmo. Através das recomendações de conteúdo e colaborativa explicadas acima, o sistema realiza a estimativa de propensão de compra de produtos de interesse do usuário para ofertar as melhores opções. Dessa forma, se eu navego durante 15 dias por páginas de celulares, o sistema identifica que há uma grande propensão de adquirir esse item em breve. O mesmo acontece se eu comprar um sofá hoje e uma televisão daqui a algumas semanas. O algoritmo pode ser programado para entender que possivelmente eu esteja reformando ou me mudando, e vai oferecer outros itens para a casa.

Com todas essas informações guardadas, é hora de colocar a mão na massa. Agora, o trabalho fundamental dos profissionais de marketing é indicar quais categorias e produtos conversam entre si e/ou qual o período ideal para que o cliente seja impactado. Ou seja, se o cliente compra um celular, categorias como capinhas e acessórios para carro serão ótimos produtos relacionados para fazer um cross sell. Dessa forma, toda a vez que um usuário comprar um item parecido, o sistema enviará um e-mail com sugestões para compras adicionais.

O tempo necessário para enviar a comunicação para o cliente, depende muito mais da sua estratégia de negócio do que a própria tecnologia de recomendação. Um dos exemplos para essa temática é a regra de recorrência, que avisa seu cliente quando um produto adquirido está chegando ao fim. Nesse caso, se o seu cliente comprou um shampoo, provavelmente seu prazo estipulado será de 30 dias. Se ele comprou lentes de contato, no entanto, provavelmente você colocará 45 ou 60 dias.

Depois de explicar as múltiplas vantagens e algumas aplicações do algoritmo de recomendação, você pode achar que essa tendência está fora do seu alcance. A boa notícia é que muitas plataformas de Marketing Cloud já usam algoritmos para ajudar seus clientes a impulsionarem suas vendas. E as combinações que podem ser feitas são diversas, permitindo que você se comunique de múltiplas formas com o seu cliente.

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