Sistemas de recomendação e machine learning: entenda essa relação!

Você já passou por uma grande indecisão ao ver a variedade de opções de séries e filmes em seu serviço de streaming favorito? Com tantas informações disponíveis, os usuários, por vezes, se sentem sobrecarregados.

Diante de “infinitas” opções, escolher o que consumir se torna muito mais difícil. Filtrar é uma necessidade e, para entregar uma experiência de navegação otimizada, as empresas recorrem aos sistemas de recomendação baseados na análise de dados. 

Quer entender o que são sistemas de recomendação e machine learning, como eles têm sido aplicados no mercado e como sua marca pode se beneficiar dessas tecnologias? Então, acompanhe este post! 

O que são sistemas de recomendação?

Os sistemas de recomendação têm como objetivo gerar recomendações válidas de produtos e serviços que possam gerar interesse entre os clientes. Para isso, eles analisam uma grande quantidade de dados, de modo que os algoritmos possam aprender quais são as preferências dos usuários por meio de técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning) e construir filtros.

Para realizar essa função, os sistemas de recomendação podem adotar algumas abordagens, como: 

  • Filtragem colaborativa — aqui, os filtros consideram a experiência de todos os usuários;
  • Filtragem baseada em conteúdo — esses filtros consideram a experiência do usuário que está navegando;
  • Filtragem híbrida — filtros que misturam as duas abordagens anteriores.

Com essas abordagens, as marcas conseguem construir experiências de navegação personalizadas e otimizadas, a fim de que o usuário encontre algo compatível com seu estilo de vida de maneira mais rápida. 

Quais são os benefícios dos sistemas de recomendação?

Além de proporcionar uma experiência de navegação personalizada ao usuário, os sistemas de recomendação operam de maneira menos incisiva que os vendedores. Em vez de perguntar o que o cliente procura, o que pode intimidá-lo ou deixá-lo indeciso, os sistemas de recomendação analisam:

  • Quais produtos o usuário já procurou no campo de busca;
  • Quais ele olhou com mais detalhes;
  • Quais peças foram adicionadas no carrinho;
  • E quais itens foram consultados por pessoas que fizeram buscas similares. 

A partir dessa apurada análise de dados, o sistema de recomendação elabora sugestões que, para o usuário, soam menos negativas, pois se alinham às suas preferências. Para a marca, o benefício vai além da compra, pois o cliente se sente ouvido, atitude que o aproxima e o fideliza. As conversões, consequentemente, aumentam.

Quais exemplos de sistemas de recomendação e machine learning?

A Netflix tem um dos sistemas de recomendação mais conhecidos do mercado. Para ajudar os usuários a encontrarem séries e filme de forma mais fácil, os algoritmos analisam:

  • As interações do usuário com o serviço, avaliando o que ele assistiu e que notas atribuiu aos títulos;
  • O que assinantes com gostos similares assistiram;
  • Informações do título, como categoria, atores, ano de lançamento, gêneros, entre outros;
  • O horário em que o usuário assiste séries e filmes;
  • Em quais dispositivos;
  • Por quanto tempo ele utiliza a plataforma.  

Segundo a empresa, dados demográficos, como sexo ou idade, não são levados em conta. Há alguns anos, a localização também deixou de ser levada em conta quando a empresa iniciou sua expansão global, como aponta um artigo do Tecnoblog. Para oferecer mais diversidade (um dos pilares da Netflix) e impedir a previsibilidade ou a monotonia, a empresa faz uma análise do perfil do usuário, o que pode ser aprimorado com a integração com redes sociais.

A Amazon é outro case de sucesso do uso de sistemas de recomendação e machine learning no e-commerce. Estima-se que 35% da receita da empresa seja gerada por recomendações com soluções de inteligência artificial. Uma pesquisa veiculada em um portal especializado apontou que a empresa alcançou um aumento de 29% no total de vendas após a implementação desses sistemas. 

As recomendações on-site da Amazon alcançam uma taxa de conversão de até 60%, como aponta uma pesquisa da Forrester, divulgada na Fortune. A organização também apresenta uma forte estratégia off-site, enviando recomendações por e-mail, após a compra. 

Agora que você sabe como os sistemas de recomendação e machine learning auxiliam no processamento de dados, entregando experiências de navegação mais integradas com o perfil dos clientes, não deixe de procurar por profissionais especializados nesse serviço.

Para isso, entre em contato e conheça nossos serviços. Com a tecnologia e uma análise apurada das necessidades de seu negócio, podemos impulsionar a sua marca e seu negócio!

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