Sistemas de Recomendação realizam a filtragem inteligente de informações, com o objetivo de oferecer valor ao usuário final.
As ferramentas de recomendação de produtos estão na base de muitos negócios hoje em dia, e você com certeza já teve alguma experiência com alguma delas. Pegue serviços de streaming, por exemplo. Empresas como Spotify, Netflix, entre outras, têm como um dos seus principais diferenciais frente à concorrência as recomendações de conteúdos adaptadas aos gostos de seus usuários.
Por meio das recomendações assertivas, os streamings conseguem cativar a atenção do usuário por mais tempo, gerando um sentimento de satisfação ao disponibilizar exatamente aquilo que ele deseja consumir naquele momento. Essa é uma maneira genuína de gerar fidelização e de melhorar a experiência das pessoas com um produto ou serviço.
A peça-chave disso é o motor de recomendação, que consiste em uma ferramenta de filtragem de informações, com o objetivo de personalizar conteúdos para cada usuário ou perfil de usuário, dentro de um escopo de informações relacionadas.
Esse conceito pode ser replicado em diversos tipos de negócio, em níveis diferentes, podendo ser usado para recomendar produtos e serviços levando em conta as preferências pessoais de usuários, ou perfis de usuários, e de outras empresas – no caso de B2B. A sensação de customização de relacionamento que é gerada é a grande experiência que se pretende entregar.
Machine Learning
O Machine Learning está na base do funcionamento dos motores de recomendação, sendo uma parte crucial da inteligência artificial, que faz com que as máquinas tenham a capacidade de “aprender” por meio da associação de dados.
A programação do Machine Learning é um pouco diferente da programação de um software comum. Ele não funciona apenas com um conjunto de regras estabelecidas previamente, porque possui a capacidade de gerar novos sistemas de regras para o algoritmo a partir da análise dos dados coletados durante o funcionamento da ferramenta.
Ao conhecer melhor o perfil dos usuários, suas escolhas e comportamentos, o algoritmo passa a ser capaz de filtrar melhor as recomendações de ofertas de produtos ou serviços, além de ser capaz de prever certas escolhas, criar desejos, criar ofertas personalizadas, entre outros, criando um novo patamar de entrega da experiência. Para isso ocorrer, é necessário o reconhecimento profundo do comportamento e da jornada de quem é o cliente. Isso exige um esforço de enriquecimento das informações que muitas vezes já fazem parte do entendimento das empresas.
Por fim, investir em um motor de recomendação de produtos e serviços é uma maneira de otimizar processos, que podem ser internos ou destinados ao público de colaboradores da empresa. É possível gerar fidelização de acordo com preferências personalizadas e análise de comportamentos e padrões de escolha, melhorando a experiência do usuário e automatizando processos.
Experiência da Nômade: Sicredi Serrana
Tivemos a oportunidade de trabalhar em um projeto de um motor de recomendação para a Cooperativa Sicredi Serrana, uma instituição financeira com mais de 115 anos de história, no Rio Grande do Sul.
Conseguimos desenvolver um algoritmo preditor, que recomenda as melhores ofertas de produtos financeiros de acordo com as Personas criadas para representar os perfis dos clientes da cooperativa.
Como resultado, o motor de recomendação desenvolvido pela Nômade e parceiros conseguiu atingir 90% de acerto nas predições!
Confira o case completo o Case Sicredi Serrana.
Sua empresa precisa de uma força para criar seu próprio motor de recomendações? Veja o que podemos fazer por você.