Sistema de recomendação com IA: o guia completo

E se pudesse aumentar o valor das encomendas e as compras recorrentes sem pedir aos clientes que se esforçassem? Um sistema de recomendação com IA ajuda a sua loja a apresentar os produtos certos no momento certo, transforma os dados de navegação e os sinais dos produtos em experiências de compra mais relevantes.

As lojas de e-commerce podem tirar partido da inteligência artificial para analisar os dados dos clientes e apresentar recomendações mais relevantes. Para muitos negócios, um sistema de recomendação com IA pode dar às suas equipas de vendas e marketing o impulso de que precisam e é capaz de automatizar grande parte do processo de recomendação.

O que é um sistema de recomendação com IA?

Um sistema de recomendação com IA (também conhecido como motor de recomendação) utiliza algoritmos de machine learning para sugerir produtos, serviços ou conteúdos relevantes a potenciais clientes online.

Os sistemas de recomendação com IA recolhem e analisam dados demográficos, o comportamento passado de um utilizador (avaliações, classificações, histórico de pesquisa, compras anteriores) e os atributos dos produtos para criar recomendações personalizadas.

Há vários sectores que recorrem a motores de recomendação com IA:

• Entretenimento.
• Finanças.
• Marketing.
• E-commerce.

Por exemplo, um comerciante de e-commerce pode recorrer a um sistema de recomendação com IA para mostrar sugestões baseadas em dados aos visitantes do site. A Gymshark apresenta coleções de recomendações e sugestões de produtos.

Como é que um sistema de recomendação com IA pode aumentar as suas vendas

Os sistemas de recomendação com IA podem aumentar as vendas, pois ajudam os clientes a descobrir produtos relevantes mais depressa. Mas como? Elevam o valor médio das encomendas com vendas cruzadas e conjuntos de produtos, e incentivam as compras recorrentes através de experiências mais personalizadas.

Um bom sistema de recomendação com IA pode personalizar a experiência na sua loja online. Como tal favorece as compras recorrentes e uma maior satisfação. Nos últimos anos, a investigação de consumo da cobertura da Statista sobre personalização no e-commerce (artigo apenas em inglês) tem continuado a revelar uma forte procura por experiências de compra mais relevantes. Um inquérito da Statista a consumidores online (artigo apenas em inglês) concluiu que muitos compradores desejavam recomendações de produtos personalizadas, o que reforça a procura por experiências de e-commerce mais adaptadas.

Ao personalizar a experiência de compra, os sistemas de recomendação com IA também podem melhorar a retenção de clientes e a experiência do cliente no seu todo. Na prática, isto pode traduzir-se em ganhos mensuráveis: a empresa de cosmética Orveon Global registou um aumento imediato de 10% a 15% no valor médio das encomendas após implementar merchandising e recomendações de produtos com IA nas suas marcas.

De imediato (e isto foi consistente em todas as marcas) verificámos um aumento do valor médio das encomendas entre 10% e 15% em cada marca. Por isso, penso que a nossa capacidade de fazer vendas cruzadas com o Nosto gerou um aumento imediato das vendas.

Carney Nir, VP de e-commerce e experiência de site na Orveon Global.

Porque é que as recomendações geram receita

As principais vantagens incluem:

• Descoberta mais simples: o sistema consegue apresentar opções mais relevantes, para que os clientes evitem percorrer listas intermináveis até encontrarem aquilo que procuram.
• Valor médio das encomendas mais elevado: secções como “os clientes também compraram” ou “comprados frequentemente em conjunto” na sua página de check-out podem impulsionar as táticas de upselling e as vendas cruzadas, o que aumenta o valor médio das encomendas e receitas.
• Maior fidelização dos clientes: uma experiência mais rápida e personalizada, fruto de um sistema de recomendação com IA, ajuda a melhorar as compras recorrentes.

Onde usar um sistema de recomendação com IA na sua loja

Eis algumas formas práticas de aplicar recomendações em toda a loja:

• Recomendações na página de produto: use módulos de “artigos semelhantes” ou “também pode gostar” para melhorar a descoberta de produtos quando o cliente ainda está a comparar opções. Acompanhe a taxa de cliques e a taxa de conversão, ou seja, a percentagem de visitantes que concluem a ação pretendida, para perceber se a colocação está a ajudar os clientes a avançar no funil.
• Conjuntos de produtos na página do carrinho: dê a conhecer complementos ou conjuntos de “comprados frequentemente em conjunto” no carrinho para aumentar o tamanho do carrinho mesmo antes do check-out. Esta colocação funciona melhor para acessórios, recargas e complementos de baixa fricção, sendo o valor médio das encomendas a principal métrica a observar.
• Sugestões após a compra: recomende artigos de reposição, categorias relacionadas ou os produtos mais adequados a seguir após o check-out ou em e-mails de seguimento. Isto funciona bem para produtos consumíveis e catálogos com vários produtos, e pode medir o impacto através da taxa de compra recorrente e da taxa de clientes que regressam.

Exemplo real: a Finisterre utilizou os insights sobre clientes da Shopify e ferramentas de IA em conjunto com a sua plataforma de dados de clientes para segmentar compradores com base no comportamento de compra anterior e na localização. Esta decisão ajudou os clientes a encontrar produtos relevantes mais depressa em vários pontos de contacto. É um bom lembrete de que a qualidade das recomendações costuma melhorar quando se combinam sinais de produto com contexto, como a geografia e o histórico de compras.

Se ainda está a dar os primeiros passos, comece por uma colocação e meça-a com cuidado antes de a expandir por todo o percurso do cliente.

Tipos de sistemas de recomendação com IA

• Filtragem baseada em conteúdo
• Filtragem colaborativa
• Filtragem híbrida

Pode gerar recomendações personalizadas para potenciais clientes, basta que recorra a um de três principais tipos de sistemas de recomendação com IA. De um modo geral, os sistemas baseados em conteúdo são úteis quando dispõe de poucos dados sobre o comportamento dos utilizadores, os sistemas colaborativos funcionam melhor quando tem um maior volume de interações de clientes, e os sistemas híbridos costumam ser a melhor opção para lojas mais maduras que pretendem maior amplitude e precisão.

Comparação dos principais tipos de sistemas de recomendação com IA

Filtragem baseada em conteúdo

Um motor de recomendação com algoritmos de filtragem, baseados no conteúdo, faz recomendações a partir das características específicas (funcionalidades, categorias, descrições) dos artigos que um utilizador gosta. Não se baseia no que os outros utilizadores fazem. Ao analisar detalhes do produto como a categoria, o material, a faixa de preço e as etiquetas, o sistema consegue recomendar artigos com atributos semelhantes aos que o cliente já visitou.

Isto funciona particularmente bem em mercados de nicho com uma base de clientes reduzida, porque podem não existir dados de navegação suficientes, avaliação ou compra para gerar recomendações sólidas com base no comportamento. Nesses casos, são os atributos do produto que fazem a maior parte do trabalho. Por exemplo, uma loja especializada em chás com um público pequeno consegue, ainda assim, recomendar misturas de folha solta semelhantes com base no perfil de sabor, no nível de cafeína, na origem e no método de infusão.

Por exemplo, os comerciantes no ecossistema de aplicações da Shopify podem usar ferramentas que oferecem recomendações de produtos com IA, como a Shopcast. É um exemplo entre as muitas aplicações da Shopify App Store, e não uma recomendação da Shopify.

Filtragem colaborativa

A filtragem colaborativa prevê as preferências de um utilizador com base no comportamento de utilizadores semelhantes. Os sistemas de filtragem colaborativa podem ter em conta o histórico de navegação, o histórico de compras ou as classificações. Este tipo de motor de recomendação sugere produtos que julga serem do agrado de um cliente, tendo em conta os dados de utilizadores com tendências semelhantes.

Por exemplo, uma marca de vestuário pode recomendar uma nova linha de roupa com base em compras recentes feitas por utilizadores com gostos semelhantes. Ao contrário da filtragem baseada em conteúdo, a filtragem colaborativa é útil para sugerir artigos que não estão ligados aos produtos que o utilizador viu, mas que clientes semelhantes compraram.

Por exemplo, uma aplicação de “comprados frequentemente em conjunto” pode analisar o histórico de vendas da loja, as novas encomendas e as atualizações de produtos em tempo real para recomendar produtos habitualmente comprados em conjunto.

Filtragem híbrida

Os sistemas de recomendação híbridos combinam a filtragem colaborativa e a filtragem baseada em conteúdo para recomendar conteúdos, produtos e serviços relevantes aos utilizadores. Por exemplo, os sistemas híbridos conseguem prever o tipo de utensílios de cozinha que podem interessar a um cliente com base nas preferências de utilizadores semelhantes, e em ligações específicas baseadas em conteúdo, como funcionalidades, materiais ou tamanhos dos produtos.

Ao recolher dados sobre semelhanças entre utilizadores e fatores baseados em conteúdo, como as descrições dos produtos, um sistema de recomendação híbrido combina vários métodos de filtragem para obter uma recomendação informada e personalizada.

Muitos motores de recomendação com IA assentam numa abordagem híbrida que combina a filtragem colaborativa com a filtragem baseada em conteúdo, um padrão abordado numa investigação recente sobre sistemas de recomendação.

Por exemplo, algumas aplicações da Shopify usam IA e o histórico de encomendas para gerar recomendações de “comprados frequentemente em conjunto”, enquanto outras criam recomendações e conjuntos de produtos com base no histórico de encomendas e nos dados de vendas.

Os grandes catálogos também beneficiam de aliar as recomendações a uma pesquisa mais inteligente: após adotar a integração Google Cloud Discovery AI da Shopify, a Rainbow Shops registou um aumento de 48% no volume de pesquisas no site (artigo apenas em inglês). Este exemplo demonstra como as ferramentas de descoberta com IA complementam os sistemas de recomendação.

Coloque o seu sistema de recomendação com IA em ação

Um sistema de recomendação com IA pode agilizar a descoberta de produtos, elevar o valor médio das encomendas e criar uma experiência mais personalizada que faz os clientes voltar. Os maiores ganhos surgem quando se ajusta o tipo de recomendação certo aos dados da sua loja e se colocam as sugestões onde a intenção de compra é mais forte.

Os comerciantes podem fazer a integração direta numa loja online com as recomendações de produtos da aplicação Search & Discovery, que permitem aos donos de lojas personalizar as sugestões em cada página de produto. Para qualquer produto, os comerciantes podem escolher até 10 produtos complementares e até 10 produtos relacionados e, depois, decidir se a página mostra apenas essas escolhas personalizadas ou se as combina com as recomendações geradas automaticamente.

Comece por uma colocação, meça os resultados e aperfeiçoe a partir daí. Se tem tudo a postos para criar experiências de compra mais inteligentes com ferramentas concebidas para o comércio, explore a Shopify e comece hoje a testar recomendações com IA na sua loja.