Desmistificando o Algoritmo de Recomendação - All iN

Desmistificando o Algoritmo de Recomendação

Aposto que você já ouviu falar em Algoritmo de Recomendação e ficou se perguntando: “o que é isso?”, “para que serve?” e “eu preciso disso?”. Calma! Neste artigo explicaremos tudo sobre essa tecnologia com uma abordagem simples e prática.

O que é?

O Algoritmo de Recomendação é a tecnologia que permite que você faça campanhas com ofertas e conteúdo personalizado para cada um de seus clientes.

Por meio de equações matemáticas, esse recurso cruza informações de perfil, comportamento e características de produtos que estão em sua base de dados, e é capaz de recomendar ofertas personalizadas para cada cliente. O próprio sistema faz uma avaliação de dados que indica o quanto um determinado usuário está propenso a comprar ou interagir com aquele conteúdo, baseado no comportamento dele ou de um grupo de pessoas que tenham o perfil e o comportamento parecidos com o dele.

Por exemplo, a Aline de 25 anos costuma navegar em produtos de beleza e já comprou um rímel em seu site. Mediante essa informações, é possível afirmar que a Aline gosta de maquiagem, por isso é interessante oferecer outros itens da mesma categoria para ela. Mas não é apenas essa a informação que posso tirar do comportamento da Aline, posso assumir que mulheres de 25 anos gostam de rímel e, quando eu for me comunicar com esse grupo, posso oferecer produtos relacionados.

O Algoritmo de Recomendação pode ser utilizado em vários tipos de negócios, não apenas em lojas virtuais. Se você tem um jornal online, por exemplo, você pode usar Algoritmos de Recomendação para indicar notícias que a pessoa pode gostar, baseado no comportamento dela ou de um grupo de pessoa.

Para que serve?

Hoje em dia, um dos maiores desafios para o profissional de marketing é conquistar a atenção do consumidor e se destacar em meio a concorrência. A principal estratégia para alcançar esse descolamento é a personalização das campanhas, utilizar artifícios de exclusividade aumenta a identificação do cliente com sua marca e transmite a sensação que você sabe quais são os melhores negócios para ele.

Por esse motivo os Algoritmos de Recomendação são valiosos para o seu negócio e ele pode ser usado em diversos tipos de mídias diferentes.

Um ótimo exemplo de mídia que funciona muito bem com Algoritmo de Recomendação é o e-mail marketing. É sabido que 86% das ações com maior retorno em e-mail marketing utilizam gatilhos comportamentais, no entanto, quando combinamos essas ações com Algoritmos de Recomendação, esse número cresce em até 30%. Veja alguns exemplos de ações que poderiam ser feitas utilizando essas tecnologias:

– Campanhas de Abandono de Carrinho com uma lista de produtos “Quem comprou, viu também”

– Campanha Abandono de Navegação com uma lista de cursos “Quem participou, viu também”

– Campanha de Redução de preço do produto visto e uma lista de indicação de outros produtos da mesma categoria.

Outra possibilidade de uso para o Algoritmo de Recomendação é dentro do próprio site. Enquanto o cliente navega, é possível criar um espaço para que o sistema mostre produtos relacionados para o internauta.

Eu preciso disso?

Os grandes players no mercado como Ricardo Eletro, Polishop, C&A e Marisa já utilizam esses recursos, e cada vez mais essa prática tem se tornado comum no mercado.

Essa é uma das principais apostas das empresas que investem na aproximação com seus clientes com o intuito de se destacar perante seus concorrentes.

E tem mais?

Tem muito mais…

A All In, única plataforma de marketing de relacionamento brasileira que tem Algoritmos de Recomendação próprio, desenvolveu o Algoritmo de Recomendação em 3 Níveis, ou seja, você é capaz de programar campanhas de e-mail marketing e utilizar três diferentes informações de comportamento, pessoal, de grupo e do produto, para fazer a indicação de qual produto o seu cliente pode gostar.

A plataforma oferece mais de 30 recursos comportamentais que podem representar um aumento de até 40% na sua conversão.

Por Taís Rui

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *