A inteligência artificial (IA) é um dos trending topics mais comentados do cenário de tecnologia mundial, e vêm se destacando como uma ferramenta indispensável para a personalização de recomendações de produtos para e-commerce. Com o grande volume de lojas online, as empresas buscam incessantemente maneiras inovadoras de se destacar e criar vínculos mais profundos com seus clientes. A IA surge como a solução ideal, permitindo que as marcas compreendam minuciosamente as preferências individuais e ofereçam experiências de compra personalizadas que encantam e fidelizam.

Os consumidores modernos não se contentam mais com abordagens genéricas. Eles desejam ser reconhecidos e valorizados pelas empresas com as quais interagem. Entretanto, é comum ainda enfrentarem a frustração de receber sugestões de produtos que já possuem ou que não atendem aos seus interesses. Essa desconexão não apenas compromete a experiência do usuário, mas também pode manchar a reputação da marca e afastar potenciais clientes.

Para dimensionar a gravidade desse desafio, considere os seguintes dados: 43% dos consumidores nos Estados Unidos relatam receber marketing de produtos que já adquiriram (fonte). Isso significa que quase metade dos clientes se sente desconsiderada pelas marcas. Além disso, uma expressiva maioria de 71% dos clientes espera interações personalizadas ao se envolver com marcas online (fonte). Esses números evidenciam uma lacuna significativa entre as expectativas dos consumidores e as práticas adotadas por muitas empresas.

A personalização tornou-se não apenas desejável, mas essencial. Em um ambiente saturado de informações e ofertas, a relevância é o elemento chave para capturar e manter a atenção dos consumidores. A inteligência artificial capacita as empresas a analisarem vastas quantidades de dados, identificando padrões e tendências no comportamento do cliente. Isso resulta em recomendações mais precisas e relevantes, elevando a satisfação do cliente e impulsionando as vendas.

O que é a recomendação de produtos personalizada alimentada por IA?

No universo do e-commerce, os avanços da inteligência artificial emergem como uma ferramenta revolucionária para aumentar as chances de sucesso das lojas online. Diferentemente dos sistemas tradicionais, que dependem de regras estáticas ou dados limitados, a nova IA oferece uma abordagem dinâmica e criativa para entender e atender às necessidades específicas de cada cliente.

A IA aprende a partir de grandes volumes de dados, identificando padrões complexos e sutis no comportamento do consumidor. Com base nesse aprendizado, ela gera novas informações e previsões, antecipando com precisão as preferências dos clientes. Enquanto os sistemas tradicionais podem sugerir produtos baseados em compras passadas ou itens populares, a IA avançada vai além, capturando nuances comportamentais que anteriormente passavam despercebidas.

Ao superar as limitações dos métodos convencionais, a IA permite que as empresas ofereçam experiências de compra verdadeiramente personalizadas. Isso não apenas eleva a satisfação do cliente, mas também aumenta significativamente as chances de conversão e fidelização.

Funcionamento de um sistema de recomendação personalizada em e-commerce

Para compreender o impacto da IA nas recomendações de produtos, é essencial explorar o funcionamento interno de um sistema de recomendação personalizado.

1. Coleta e análise de dados do usuário e do produto

A eficácia de qualquer sistema de recomendação está enraizada na qualidade e profundidade dos dados coletados. Isso engloba:

  • Histórico de navegação: Monitorar os produtos visualizados pelos clientes permite identificar interesses e tendências, mesmo que não resultem em compras imediatas.
  • Comportamento de compra: Analisar compras anteriores revela preferências claras, fidelidade a marcas específicas e pode indicar propensão para determinados segmentos de produtos.
  • Informações demográficas: Dados como idade, localização geográfica e gênero oferecem contexto adicional, influenciando significativamente as recomendações personalizadas.
  • Dados do produto: Detalhes sobre os produtos, incluindo descrições, atributos técnicos e categorias, enriquecem a análise e facilitam associações precisas entre produtos e clientes.

2. Geração de recomendações

As abordagens tradicionais de recomendação são vastamente conhecida e comumente classificadas em ::

  • Filtragem colaborativa: Baseia-se nas preferências de usuários semelhantes, sugerindo produtos que outros clientes com gostos parecidos aprovaram.
  • Filtragem baseada em conteúdo: Foca nas características intrínsecas dos produtos que o cliente já demonstrou interesse, recomendando itens com atributos semelhantes.
  • Sistemas híbridos: Combinam as duas abordagens anteriores para maximizar a precisão e relevância das recomendações.

Ao integrar essas técnicas, o sistema oferece sugestões que refletem tanto as tendências gerais quanto às preferências individuais, e com o advento das novas tecnologias de IA outras formas de entender as relações dos clientes com outros clientes e dos clientes com seus itens (necessidade) trouxeram novas formas de personalizar a experiência do usuário proporcionando uma experiência de compra enriquecedora.

Benefícios de implementar um sistema recomendações personalizadas

A implementação de sistemas de recomendação trás uma série de benefícios tangíveis para as empresas de e-commerce.

1. Aumento do valor médio do pedido (AOV)

A IA facilita estratégias inteligentes de vendas cruzadas e upselling. Compreendendo as necessidades do cliente, o sistema sugere produtos complementares que incentivam a adição de mais itens ao carrinho. Por exemplo, no modelo padrão de recomendação um cliente adquirindo um jeans pode receber sugestões de camisetas, cintos ou jaquetas que combinam, porém, com IA a personalização vai além e identifica que aquele cliente prefere produtos que foram avaliados por várias pessoas, e não apenas um produto bem avaliado, ou seja, a recomendação entende que produtos com uma única avaliação máxima é pior do que um produto que tem uma avaliação 4 por muitas pessoas para o perfil daquele cliente, ou ainda que é melhor ter um produto com muitas boas avaliações do que produtos com desconto, aumentando assim a assertividade do produto recomendado e consequentemente aumentando o valor total da compra.

2. Maior engajamento do cliente

Recomendações alinhadas aos interesses do cliente aprofundam a conexão com a marca. Essa personalização estimula o retorno e a interação contínua. Pesquisas revelam que marcas que adotam recomendações personalizadas registram um aumento de 6% a 10% no engajamento dos clientes (fonte).

3. Taxas de conversão mais altas

A precisão das sugestões fornecidas pela IA eleva consideravelmente a probabilidade de conversão. Ao apresentar produtos que o cliente tem maior propensão a adquirir, as chances de concluir a venda aumentam exponencialmente.

4. Redução de custos operacionais

Automatizar o processo de recomendação libera a equipe para focar em iniciativas estratégicas e de alto impacto. A IA otimiza tarefas complexas ou demoradas, contribuindo para um crescimento anual adicional de produtividade, complementando a isso a capacidade de traçar um perfil mais fiel do cliente

Como implementar recomendações personalizadas impulsionadas por IA no seu e-commerce

Se você está considerando integrar a IA para personalizar recomendações em seu e-commerce, alguns passos iniciais e desafios comuns devem ser levados em conta.

Processo de adoção de uma ferramenta de Recomendação:

  • Avaliação de necessidades: Defina claramente seus objetivos e recursos disponíveis. Compreender suas metas facilitará a seleção das soluções mais adequadas. E acima de tudo, colete os dados corretos respeitando a LGPD, os dados continuam sendo o centro de tudo! Seja orientado pelo data-informed, pois se direcionar pelo data-driven muitas vezes será se basear por dados incorretos.
  • Escolha da plataforma: Explore opções como a Scala Recs da Scalalabz, que oferece ferramentas especializadas para criar vitrines de produtos inteligentes e personalizadas. Uma empresa especializada em e-commerce com vasta experiência em entender o comportamento do usuário na sua jornada de compra, desde a coleta dos dados (ingestão), processamento por modelos e visão analítica, união perfeita para pavimentar o produto de recomendação ScalaRecs

Estratégias:

  • Investimento em treinamento: Capacite sua equipe para operar as novas tecnologias e maximizar o potencial das ferramentas disponíveis.
  • Consultoria especializada: Contar com o apoio de especialistas, como a equipe da Scalalabz, facilita a implementação e ajuda a evitar obstáculos comuns.

Conclusão

Ao implementar soluções de IA, as marcas conseguem compreender profundamente as preferências individuais de seus clientes, oferecendo experiências de compra que superam expectativas.

A personalização proporcionada pela IA tem o potencial de elevar a satisfação do cliente a novos patamares. Quando os consumidores se sentem reconhecidos e valorizados, a probabilidade de retornarem e se tornarem embaixadores da marca aumenta substancialmente. A IA permite que as empresas antecipem necessidades, surpreendam com recomendações relevantes e construam relacionamentos duradouros com sua clientela.

Em um cenário de intensa competição, a diferenciação é imperativa. A tecnologia emergiu como o principal meio pelo qual as empresas podem se destacar da concorrência. A adoção da inteligência artificial para personalizar recomendações não é mais um diferencial, mas uma exigência para manter-se pertinente. Empresas que investem em IA estão colhendo benefícios tangíveis, como aumento de vendas, maior engajamento e fidelização de clientes.

A oportunidade de mercado é vasta, com consumidores exigindo experiências cada vez mais personalizadas. Aqueles que resistem à transformação correm o risco de ficarem obsoletos, perdendo espaço para concorrentes mais inovadores. A tecnologia não apenas atende às expectativas dos clientes, mas também estabelece novos padrões de excelência no atendimento ao consumidor.

Receba o melhor do varejo & tecnologia em seu e-mail

Insights, artigos, pesquisas data-driven e muito mais direto em sua caixa de entrada.

Publicações relacionadas

Seu e-commerce está perdendo dinheiro e nós te mostramos onde

Solução de analytics com dados em tempo real e sem amostragem.

Saiba mais sobre nossas soluções

Fale Conosco

Nossa equipe dedicada está pronta para ouvir e responder a todas as suas perguntas. Preencha o formulário, ou use nossas outras opções de contato, e entraremos em contato o mais breve possível.

Nome *
E-mail *
Telefone *
Empresa *
Mensagem
×