Você já parou pra pensar no que há em comum entre empresas como Magalu, Amazon e eBay? Além de serem gigantes do varejo on-line, as três utilizam sistemas de recomendação para aumentar as vendas.

Esse tipo de mecanismo é fundamental para lojas virtuais que se propõem a oferecer uma excelente experiência aos consumidores. Pois, além de ajudar nas vendas, contribuir para o aumento do ticket médio e fidelização de clientes, também pode auxiliar na tomada de decisões estratégicas, baseada em dados confiáveis.

Ficou interessado em saber mais sobre os sistemas de recomendação? Então acompanhe a leitura!

O que é um sistema de recomendação?

Sistema de recomendação é um mecanismo que utiliza análise de dados e algoritmos para identificar o perfil do usuário e fazer recomendações relevantes para ele, seja de produtos, serviços, conteúdos ou outras coisas. 

No comércio eletrônico, o sistema de recomendação tem um papel semelhante ao do vendedor de loja física, é o que chamamos de vendedor virtual. Ele faz recomendações de produtos ao cliente através das vitrines virtuais inteligentes, como a “Recomendado para você”, “Quem viu este produto também se interessa por” e “Isto combina com”.

Imagine a seguinte situação: o consumidor vai até uma loja física com uma enorme variedade de produtos, ele caminha por alguns instantes entre os corredores, sem saber muito bem onde encontrar o que necessita.

Nesse momento, um vendedor solícito aparece para ajudá-lo: ele quer saber  o que exatamente o cliente está buscando e, com base nessas informações, seleciona as melhores opções disponíveis. Assim fica muito mais fácil, não é mesmo?

Mas, quando um usuário faz compras on-line, a figura do vendedor não está presente. Por isso, são grandes as chances de que ele fique navegando entre as muitas opções do e-commerce e, sem encontrar nada que lhe agrade, acabe por abandonar o site.

No entanto, o sistema de recomendação de produtos funciona justamente para evitar que isso aconteça. Com base em algoritmos e análise de dados, o mecanismo acompanha o comportamento do usuário no ambiente digital e, a partir daí, passa a exibir nas vitrines os produtos que estão alinhados ao seu perfil. Isso proporciona uma experiência de compra exclusiva para cada consumidor e ajuda a aumentar as vendas.

Sistemas de recomendação com inteligência artificial

Os sistemas de recomendação mais eficientes utilizam inteligência artificial (IA), pois ela é capaz de processar uma quantidade de dados muito maior com muito mais velocidade. Isso significa que as recomendações conseguem ser aindam mais relevantes e muito mais personalizadas. 

Com isso, surgem as vitrines autônomas, ou seja, vitrines de recomendação que operam de forma automatizada. 

Funciona assim: a IA faz análises em tempo real e identifica o perfil e comportamento do consumidor dentro da loja virtual. Com base nisso, ela vai apresentando as vitrines e os produtos mais relevantes para cada usuário automaticamente e nas posições com maiores chances de conversão.

Assim, as configurações manuais, testes A/B e custos com equipe especializada são reduzidos ou totalmente eliminados, pois o sistema trabalha sozinho.

Critérios para formação das recomendações

Um sistema de recomendação pode fazer sugestões tendo como base uma série de parâmetros diferentes. Conheça alguns dos mais comuns:

Histórico prévio do consumidor

Para realizar recomendações com esse parâmetro, o mecanismo analisa informações prévias de comportamento do usuário dentro do e-commerce, como o ticket médio, o tempo de navegação, os produtos comprados e os itens buscados. Com base nessas informações, é possível reorganizar a vitrine virtual para a próxima visita, exibindo prioritariamente produtos que estejam alinhados com esses critérios.

Se a usuária de uma loja virtual de departamentos fez uma compra de maquiagem na visita anterior, por exemplo, em uma próxima visita dela ao site, a tendência é focar as recomendações em produtos ligados a beleza e estética, com valores dentro da faixa de preço do ticket médio da sua compra anterior.

Filtragem colaborativa

Você provavelmente está se perguntando: mas e no caso dos consumidores esporádicos ou que visitam o e-commerce somente em situações muito específicas? Para aumentar as vendas também nesses casos, o sistema de recomendações utiliza informações de usuários com perfis similares.

É possível, por exemplo, fazer recomendações baseadas em parâmetros como gênero, faixa etária, ticket médio e localização. Dessa maneira, a vitrine é organizada de maneira completamente diferente para homens de São Paulo na faixa dos 40 anos e para mulheres de 18 anos do Sul do país que, obviamente, têm hábitos de compra muito distintos.

Sistemas híbridos

Assim como a utilização do comportamento individual e o agrupamento de consumidores com o mesmo perfil ajudam a aumentar as vendas no e-commerce, utilizar um sistema híbrido, que alie as duas soluções, possibilita que você aperfeiçoe o seu sistema de recomendações e ofereça produtos ainda mais afinados com as necessidades do consumidor.

Quando isso acontece, o usuário visualiza na sua vitrine virtual não só recomendações ligadas aos seus interesses específicos, mas também aquelas que tiveram boa aceitação entre consumidores com perfil parecido ao dele. 

Dessa maneira, a experiência de compra torna-se ainda mais personalizada e as chances de conversão aumentam exponencialmente.

Como um sistema de recomendação pode aumentar as vendas?

Segundo uma pesquisa realizada pela Ilumeo, 50% dos entrevistados afirmaram confiar nas recomendações e acreditam que elas são personalizadas para eles. Considerando apenas os que têm alta frequência de compras on-line, esse número sobe para 58%. 

E quando se fala no uso de IA, o número é ainda mais surpreendente: 80% dos entrevistados que fazem compras on-line têm disposição para aceitar ajuda de uma IA para tomar sua decisão de compra, enquanto os outros 20% já têm a intenção de delegar a escolha como um todo. 

Com base nesses dados dá pra entender melhor por que um sistema de recomendação é tão importante para o processo de vendas, né? 

Aumento das vendas e do ticket médio

Além de aumentar a conversão, o uso desse tipo de recurso também desempenha um papel importante no acréscimo do volume de vendas e no valor do ticket médio. Afinal, segundo a mesma pesquisa, 25% das pessoas têm propensão a pagar mais por um serviço que tenha um recomendador.

Para que você entenda melhor como isso acontece, vamos retomar o exemplo utilizado no começo do texto, da consumidora que recebeu recomendação de produtos de beleza. Em uma nova visita ao site, ainda que ela busque por um item completamente diferente, a recomendação personalizada pode ajudar a despertar um novo desejo de compra, com a possibilidade de impactar na performance de vendas da visita.

Cross sell e upsell

Duas outras estratégias eficazes para o aumento do ticket médio são otimizadas com o uso das recomendações personalizadas: o cross sell e o upsell. 

No primeiro caso, é possível oferecer ao consumidor produtos correlatos aos que ele está adquirindo. Quem compra um console de videogame, por exemplo, obviamente vai se interessar por sugestões de jogos e acessórios. 

No segundo caso, no entanto, a ideia é sugerir produtos de performance superior ao que foi pesquisado, como um computador com mais memória.

Aumento da fidelização

Um cliente satisfeito sempre volta. Se sempre que acessa o e-commerce o consumidor tem a sensação de que ali encontra tudo o que necessita de maneira fácil e organizada, as chances de que ele dê prioridade a esse site em uma próxima compra são muito maiores.

Caso contrário, esse consumidor pode eventualmente até fechar a primeira compra — porque realmente necessitava do produto —, mas dificilmente vai retornar à loja virtual quando necessitar adquirir outro item.

Além disso, é importante considerar que um consumidor satisfeito com a experiência de compra tende a recomendar o e-commerce para parentes e amigos, o que também ajuda a aumentar a base de novos clientes.

Aprimoramento da gestão estratégica

Não é só para o consumidor que a recomendação personalizada traz vantagens. Ao analisar o comportamento de compra desses usuários, é possível obter insights poderosos sobre o seu público-alvo e tomar decisões baseadas em dados confiáveis.

Pode ser, por exemplo, que você perceba que muitas vezes dois produtos são recomendados para clientes de uma determinada faixa etária, mas um deles é sempre preterido. Essa informação é bastante útil para a gestão estratégica do negócio, já que ajuda a nortear decisões referentes ao planejamento de estoque e ações de marketing, por exemplo.

Combinados, todos esses fatores fazem do sistema de recomendação uma ferramenta altamente eficaz para melhorar a experiência, aumentar as vendas e fidelizar clientes.Que tal usar essa estratégia também na sua loja virtual? Conheça a SmartHint, o maior sistema de busca inteligente e recomendação para e-commerce da América Latina.

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