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Sistemas de recomendação: o que são, como funcionam e exemplo de aplicação

Você já ouviu falar sobre sistemas de recomendação? Eles são essenciais para impulsionar o setor de vendas. Para entender melhor, leia o artigo até o final e confira um case real desenvolvido pela Dataside.Boa leitura!


sistemas de recomendação


Entendendo a importância dos sistemas de recomendação:


Para uma página de vendas, onde o cliente é direcionado para o exato produto que deseja e consegue realizar a compra com alguns cliques, o maior desafio é fazer com que esse mesmo usuário tenha noção da abrangência de produtos ao seu alcance. Ou seja, são necessárias estratégias mais efetivas para prolongar a visita do usuário e até mesmo atingir vendas cruzadas.


Nesse sentido, o caminho mais claro seria da personalização e a recomendação de produtos, que têm desempenhado um papel fundamental no sucesso de muitas empresas, permitindo que elas ofereçam aos clientes uma experiência única e relevante.


É possível que ao pensarmos em sistemas de recomendação bem-feitos, a Netflix seja a primeira empresa a surgir, no entanto se refletirmos sobre o papel dessa estratégia para vender mais produtos chegamos ao sucesso de empresas como Amazon e Shein.



O que as gigantes têm em comum?


Empresas de sucesso em vendas como as citadas, foram capazes de tirar proveito de ferramentas de big data e inteligência artificial, usando a análise de dados para expandir suas vendas apenas investigando padrões de consumo e construindo estratégias que beneficiassem seus serviços aos olhos de seu público.


Exemplo de sistema de recomendação na prática


Uma das principais empresas do setor de alimentos, cliente da Dataside, enfrentava um desafio comum: seus clientes não tinham visibilidade dos produtos disponíveis além daqueles que já compravam regularmente, o que limitava a variação de itens adquiridos.


Para solucionar esse problema e proporcionar uma experiência de compra mais personalizada, a Dataside desenvolveu um sistema de recomendação inovador.


O objetivo era recomendar produtos com base na similaridade e no perfil de cada usuário, abrindo espaço para a descoberta de novos produtos e aumentando a variedade de itens comprados.



Aplicação


A estratégia adotada pela Dataside envolveu a análise minuciosa dos dados disponíveis, incluindo:


  • Histórico de compras

  • Preferências do cliente

  • Informações demográficas.


Com base nesses dados, foram identificados padrões e correlações relevantes, permitindo a criação de um sistema de recomendação inteligente e distinto.



Como funciona o sistema de recomendação


O sistema utiliza algoritmos avançados que analisam o comportamento de compra de cada cliente e recomendam produtos com base na similaridade com outros clientes que possuem perfis semelhantes.


Dessa forma, o sistema é capaz de identificar produtos que podem despertar o interesse do usuário, mesmo que eles não tenham sido adquiridos anteriormente.



Vantagens do sistema de recomendação

O sistema de recomendação contribuiu para o enriquecimento da experiência do usuário (UX). Ao receber recomendações relevantes e alinhadas com suas preferências, os clientes passaram a ter uma jornada de compra mais fluida e intuitiva, facilitando a descoberta de novos produtos e impulsionando as vendas cruzadas.


Por oferecer uma experiência de compra mais personalizada e enriquecedora, nossa cliente fortalece seu relacionamento com os consumidores e impulsiona suas vendas de forma significativa.


Conte com profissionais especializados

Através de parcerias estratégicas como essa, a Dataside continua a fortalecer sua posição como uma empresa líder em análise de dados e soluções personalizadas.


A capacidade de entender as necessidades de cada cliente e oferecer soluções sob medida é um dos principais diferenciais que tornam a Dataside a escolha ideal para empresas que buscam impulsionar seus negócios tomando decisões mais rápidas, reduzindo custos e aumentando suas vendas, através do investimento em inteligência artificial.


Confie no poder de transformação dos dados, confie na Dataside. Entre em contato!



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