Sistemas Recomendações de Produtos com IA: Tendências, Benefícios e Casos de Uso

Você não precisa ser um especialista em eCommerce ou tecnologia para identificar sistemas de recomendação de produtos com inteligência artificial (IA) online. Imagine-se navegando na internet em busca de um produto específico e, de repente, aparece um pop-up exibindo exatamente esse item. Essa é a magia da IA. A utilização desses mecanismos de recomendação oferece uma solução mutuamente benéfica: eles antecipam as necessidades dos consumidores de forma mais eficaz, levando a melhores taxas de conversão e reforçando a fidelidade dos clientes.

O que são recomendações de produtos com IA?

As recomendações de produtos com IA são sugestões personalizadas fornecidas aos clientes pela inteligência artificial e algoritmos de machine learning, adaptadas ao seu comportamento e preferências.

Essas recomendações são geradas a partir de vários pontos de dados, incluindo histórico de navegação, comportamento de compra, dados demográficos, duração da interação, entre outros, para determinar produtos ou serviços que possam despertar o interesse do cliente. Dessa forma, os mecanismos de recomendação baseados em IA aprimoram a experiência do usuário, ao mesmo tempo em que facilitam os esforços de vendas cruzadas e vendas adicionais.

Como funciona o sistema de recomendações com IA?

O sistema de recomendações personalizadas utiliza algoritmos de machine learning e inteligência artificial para coletar dados, analisar o comportamento do cliente e fornecer sugestões de produtos adequados. No entanto, esse processo é contínuo. Para manter a eficácia das recomendações de IA, os dados devem ser atualizados e analisados regularmente para gerar sugestões que atendam às necessidades e interesses em evolução dos clientes. Além disso, os algoritmos de IA não dependem exclusivamente dos dados de comportamento do cliente.

Três tipos de dados são coletados para recomendações de produtos baseadas em IA:

1. Comportamento do consumidor: inclui histórico de navegação, histórico de compras, cliques e duração da interação.
2. Informações sobre os produtos visualizados: categorias visualizadas, descrições dos produtos e preços.
3. Dados contextuais: abrangem fatores como hora do dia, sazonalidade e tipo de dispositivo utilizado.

7 benefícios de um mecanismo de recomendação com IA

Maior engajamento do cliente

Sugestões de produtos relevantes mantêm os clientes envolvidos por longos períodos um site ou aplicativo. Uma seção de recomendações repleta de itens atraentes aumenta o engajamento e aumenta a probabilidade de os clientes passarem mais tempo explorando detalhes e fazendo compras.

Aumento do valor médio dos pedidos e da receita online

As recomendações personalizadas aumentam significativamente as vendas ao ser assertivo na oferta de produtos desejados. Além disso, a adoção desses mecanismos orienta os compradores para itens, ofertas e promoções relevantes, incentivando uma exploração mais aprofundada do seu catálogo.

Com táticas de up-selling e cross-selling, o valor médio dos pedidos pode disparar; por exemplo, um mecanismo de recomendação pode sugerir equipamentos de campismo ou roupa para atividades ao ar livre a clientes que compram botas de caminhada, ou oferecer uma assinatura para entregas regulares juntamente com um brinde esportivo.

Experiência do cliente otimizada

Os sistemas de recomendação melhoram a experiência geral do usuário, simplificando o processo de localização dos itens desejados pelos clientes. Essa conveniência economiza um tempo valioso para os compradores e reduz a frustração, resultando em uma jornada de compra mais satisfatória.

Personalização otimizada

Ao adaptar as recomendações às preferências individuais e aos comportamentos anteriores, uma estratégia de recomendação inteligente cria uma experiência de compra mais personalizada. Isso não só aumenta a confiança do cliente nas suas decisões de compra, como também cultiva a fidelidade, demonstrando um profundo conhecimento das suas necessidades. Em última análise, o comprador sente-se compreendido e o resultado é uma maior taxa de conversão e uma maior satisfação do cliente.

Maior retenção de clientes

Clientes satisfeitos são clientes fiéis. Ao fornecer recomendações relevantes, uma empresa pode criar experiências hiperpersonalizadas que promovem maior fidelidade e retenção de clientes. Em termos simples, quando um site oferece sugestões de produtos pertinentes, aumenta a probabilidade de os compradores online voltarem a ele para compras futuras.

Melhoria contínua do estoque

Os mecanismos de recomendação baseados em IA refinam continuamente suas sugestões ao longo do tempo por meio de mecanismos de aprendizagem. A utilização de dados primários aprimora as ofertas de produtos, enquanto os insights sobre as reações dos clientes a produtos recomendados anteriormente ajudam a refinar ainda mais as sugestões. Além disso, a IA pode discernir quais produtos são frequentemente comprados juntos, permitindo a exibição de itens complementares lado a lado.

Melhor compreensão do cliente

O sistema de recomendação com IA generativa utiliza mineração de dados para ajudar as marcas a compreender as preferências e os interesses dos seus clientes, o que é fundamental para personalizar as ofertas de acordo com as necessidades e os desejos dos consumidores contemporâneos. Os dados coletados podem então servir para orientar estratégias de marketing, desenvolvimento de produtos e várias outras decisões comerciais.

Tipos de mecanismos de recomendação de produtos

1. Filtragem colaborativa

Para fazer previsões sobre as preferências dos clientes, a IA utiliza dados de outros usuários. Em essência, indivíduos com preferências semelhantes no passado tendem a apresentar preferências semelhantes no futuro.

A filtragem colaborativa compara um grande número de usuários com um item específico, calcula pontuações de similaridade e faz recomendações para o próximo produto que eles possam achar atraente.

Os mecanismos de recomendação de IA podem empregar metodologias de filtragem colaborativa baseada no usuário ou baseada no item.

2. Filtragem baseada em conteúdo

Essa técnica é usada para prever as preferências dos clientes com base nas características dos itens que eles gostaram no passado. A filtragem baseada em conteúdo concentra-se em atributos do produto, como tamanho, cor, estilo, material e ingredientes. Consequentemente, os itens recomendados compartilham atributos semelhantes aos produtos que foram apreciados no passado. A construção de um perfil das preferências de um comprador pode, posteriormente, ajudar outro cliente que compartilha preferências semelhantes com base nos atributos de produtos anteriores.

3. Modelo híbrido

Os sistemas híbridos de recomendação com IA aumentam a precisão das sugestões ao integrar várias técnicas de recomendação. Essa metodologia combina as vantagens da filtragem colaborativa e baseada em conteúdo, proporcionando uma experiência mais completa e personalizada ao usuário.

Além disso, os sistemas de recomendação híbridos podem integrar fontes de informação adicionais, como dados demográficos, contextuais ou externos, refinando ainda mais a precisão das recomendações.

Algoritmos e técnicas de sistemas de recomendação

Fatoração de matrizes

Nos sistemas de recomendação com IA, utilizam-se técnicas de fatoração de matrizes para examinar as conexões entre usuários e itens. O objetivo é decompor uma vasta matriz de usuários-itens em uma coleção condensada de fatores latentes que encapsulam as relações fundamentais entre usuários e itens.

Redes neurais profundas

Inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano, os algoritmos de machine learning empregam várias camadas de “neurônios” para processar informações e gerar previsões. As redes neurais profundas são excelentes na análise de grandes conjuntos de dados, resultando em recomendações mais precisas e personalizadas.

Normalmente, são utilizados dois tipos de arquiteturas de redes neurais profundas:

• Autoencoders, que são treinados para adquirir uma representação condensada dos dados de interação entre usuários e itens.
• Redes adversárias generativas, especializadas em resolver problemas relacionados com ruído e dispersão de dados em sistemas de recomendação.

Aprendizagem de sequências contextuais

Outra categoria de algoritmo de machine learning, aprendizagem de sequências contextuais, leva em consideração o contexto e a sequência de interações em sessões de usuário em andamento ou dados de séries temporais ao fornecer recomendações de produtos. Essa compreensão contextual dentro de uma sequência de interações oferece insights valiosos sobre os interesses e preferências atuais de um usuário.

Além disso, os algoritmos de aprendizagem de sequências contextuais podem ser aproveitados para modelar as relações sequenciais entre itens, incluindo a ordem das interações, os intervalos de tempo entre as interações e a duração das sessões

Redes amplas e profundas

As redes amplas e profundas representam um algoritmo de aprendizado profundo que combina os pontos fortes das redes neurais amplas e profundas. Uma rede “ampla” é hábil em compreender conexões lógicas e diretas entre características, como a frequência de interações ou a classificação média de um item. Por outro lado, uma rede “profunda” é proficiente em discernir relações complexas e abrangentes entre características, como a correlação entre a idade de um cliente e seus itens preferidos.

Exemplos de recomendações de produtos baseadas em IA 

Retail & eCommerce 

As plataformas de eCommerce dependem fortemente de mecanismos de recomendação de produtos para fornecer sugestões personalizadas aos usuários. Os empreendedores que utilizam IA no varejo podem personalizar a jornada de compra, impulsionar conversões e promover relacionamentos de longo prazo com os clientes.

Exemplos: 

• A Amazon utiliza uma combinação de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo, bem como técnicas de machine learning e aprendizado profundo, para fornecer recomendações de produtos relevantes e personalizadas de acordo com as preferências individuais.
• A Sephora, uma rede global de lojas de cosméticos, utiliza sistemas de recomendação baseados em IA para oferecer produtos de beleza personalizados aos seus clientes. Ao analisar as preferências dos usuários, os tipos de pele e as compras anteriores e repetidas, o algoritmo sugere produtos relevantes para cuidados com a pele, maquiagem e fragrâncias.

Redes sociais

Os sistemas de recomendação desempenham um papel crucial nas plataformas de mídia social, melhorando a interação do usuário com o conteúdo. As recomendações baseadas em IA são projetadas para aumentar o tempo gasto na plataforma e gerar receita publicitária por meio da entrega de conteúdo personalizado.

Exemplos:

• A página “Para você” do TikTok oferece um feed personalizado de vídeos para cada usuário com base em suas curtidas, compartilhamentos e comentários.
• O sistema de IA do Instagram usa dois recomendadores para prever as interações dos usuários com as publicações ou até mesmo identificar o desinteresse pelo conteúdo sugerido.

Mídia e entretenimento

Os principais serviços de streaming de música e vídeo utilizam sistemas de recomendação baseados em IA para sugerir conteúdos que correspondem aos interesses dos usuários. Tal como noutros casos, estas plataformas analisam o comportamento e as preferências dos usuários para selecionar recomendações personalizadas.

Exemplos:

• O serviço “Discover Weekly” do Spotify e outras playlists oferecem 30 novas recomendações de músicas para seus 286 milhões de usuários ativos. Essas recomendações são baseadas em um sistema híbrido de recomendação e processamento de linguagem natural, que analisa o conteúdo criado sobre músicas ou artistas específicos.
• A Netflix depende muito de sistemas de recomendação, com mais de 80% do conteúdo dos usuários selecionado por eles. Ao rastrear e analisar hábitos de visualização, taxas de conclusão e preferências de gênero, a Netflix prevê com precisão os temas e atores favoritos dos usuários.

Finanças

No setor financeiro, os sistemas de recomendação oferecem conselhos personalizados sobre investimentos, produtos de crédito e outros serviços financeiros. Além de gerar lucros, essas recomendações ajudam os usuários a atingir seus objetivos financeiros, melhorar a tomada de decisões e aumentar o bem-estar financeiro.

Exemplos:

• A SoFi, uma empresa de finanças pessoais, personaliza suas recomendações de produtos com base nos perfis financeiros e objetivos dos usuários para fornecer sugestões relevantes e benéficas.
• Robinhood, uma plataforma de negociação sem comissões, utiliza sistemas de recomendação baseados em IA para analisar as atividades de negociação dos clientes, as carteiras de títulos, as preferências de risco e as tendências do mercado, a fim de fornecer recomendações personalizadas para ações, ETFs e criptomoedas.
   

As tendências futuras em recomendações de produtos com IA

• Compras ativadas por voz: Com a crescente demanda por assistentes virtuais, como Amazon Alexa e Google Assistant, as compras ativadas por voz estão prestes a transformar o comércio eletrônico. As empresas podem se beneficiar significativamente ao integrar assistentes de voz em seus sistemas de recomendação de produtos, ganhando assim uma vantagem competitiva no mercado.
• Realidade aumentada: A tecnologia RA permite que os compradores experimentem virtualmente as roupas e visualizem como os produtos ficariam em seus próprios espaços. Ao preencher a lacuna entre as experiências de compra online e na loja física, juntamente com mecanismos de recomendação baseados em IA, os clientes têm mais poder para tomar decisões mais informadas. Isso não apenas reduz a probabilidade de devoluções, mas também economiza tempo e recursos valiosos para os clientes e as empresas.
• Live Commerce: Com o crescimento das transmissões ao vivo e do streaming, empresas como Amazon, TikTok e Shopee têm investido em recursos que permitem comprar, em tempo real, os produtos exibidos em lives, séries ou filmes — sem sair da tela e sem interromper a experiência. Essa funcionalidade representa um avanço importante na tendência de transformar o conteúdo em um canal direto de vendas. Não se trata mais de apenas assistir, ser impactado e buscar o produto depois; trata-se de ver algo em uso e comprar instantaneamente.

Como a Comarch pode ajudar?

Os sistemas de recomendação de produtos baseados em IA têm um grande potencial para revolucionar o panorama do varejo e do comércio eletrônico. Os benefícios de oferecer recomendações personalizadas aos clientes são evidentes, levando a níveis mais elevados de satisfação e aumento das vendas. Ao aproveitar os recursos da IA, as empresas podem refinar seus sistemas de recomendação de produtos para garantir precisão, eficácia e experiências personalizadas para cada cliente individual.

Na Comarch, oferecemos uma plataforma de gestão de fidelização de clientes de última geração, reforçada com tecnologias avançadas de IA e ML que elevam a experiência do cliente. O nosso software de automação de marketing vai além das abordagens convencionais, aproveitando dados zero e first-party para criar ofertas direcionadas, recomendações de produtos personalizadas e recompensas de fidelização atraentes.

Além disso, o próximo modelo de previsão de transações utilizado em nossas soluções prevê quando um cliente provavelmente fará sua próxima compra e antecipa o conteúdo de sua próxima cesta com um alto grau de certeza. Ao analisar o histórico de transações com datas e, opcionalmente, o conteúdo da cesta, o modelo identifica padrões em históricos mais longos de clientes para fazer previsões precisas, oferecendo oportunidades para engajamento direcionado e experiências personalizadas.

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