O algoritmo de recomendação é uma sistema cada vez mais utilizado por empresas no contexto digital para oferecer experiências personalizadas e mais relevantes para os usuários. Os sistemas de recomendação combinam técnicas de processamento de dados e filtragem de elementos para prever tendências de comportamento, interesses e preferências do usuário. A partir disso, faz recomendações customizadas para cada cliente.
Se você está imerso no contexto digital, já sabe que, quanto maior o diferencial e a exclusividade de uma solução, mais valor ela agrega ao usuário. Por isso, os sistemas de recomendação são tão interessantes para empresas digitais que querem proporcionar boas experiências aos seus clientes.
Continue lendo esse artigo se quiser saber mais sobre os algoritmos de recomendação e como funcionam na prática!
O que é algoritmo de recomendação e como funciona?
Algoritmos de recomendação são softwares que entregam sugestões ao usuário, considerando alguns critérios para selecionar o que mais se adequa ao perfil desse usuário. Ou seja, essa tecnologia utiliza um banco de dados do usuário para avaliar seu comportamento, entregando uma experiência única e personalizada.
Em um cenário de excesso de informações, ofertas de produtos e serviços e propostas generalizadas, proporcionar experiências únicas e moldadas para cada indivíduo é fundamental. Esses sistemas são pensados para tornar a experiência do usuário com uma plataforma, produto ou serviço, alinhada aos seus interesses e preferências. Eles funcionam como um filtro que separa aquilo que provavelmente será do seu interesse, de todas as outras informações e opções disponíveis, sugerindo aquilo que é relevante e valioso para a sua experiência.
Os algoritmos de recomendação estão presentes em diversos sistemas, produtos e serviços, seja em lojas virtuais, em anúncios digitais, em plataformas de streaming e consumo de conteúdos e até mesmo nas redes sociais. Essa tecnologia uitliza disciplinas como análise de dados, machine learning e deep learning para criar um sistema de recomendação eficiente e adequado ao produto ou serviço.
Além disso, esses mecanismos são baseados em tipos de filtragem e cada serviço, produto ou plataforma utiliza seu próprio algoritmo de recomendação, já que cada solução tem especificidades e funcionamentos diferentes.
Os principais tipos de filtragem de um sistema de recomendação são:
- Filtragem colaborativa;
- Filtragem baseada em conteúdo;
- Filtragem híbrida.
Confira mais detalhes de cada tipo:
Filtragem colaborativa
Baseando-se na aproximação de interesses de determinado usuário, a filtragem colaborativa analisa os dados de perfis de usuários específicos, com gostos semelhantes, para para fazer sugestões para outros usuários que tenham interesses parecidos. Em outras palavras, o algoritmo analisa o perfil de diversos usuários, encontra similaridades e faz recomendações para você com base nesses fatores.
Filtragem baseada em conteúdo
Nesse tipo de filtragem, o algoritmo baseia-se nas características dos produtos ou serviços para oferecer recomendações que possam ser do seu interesse.
Ele analisa os detalhes do serviço ou do produto e a partir disso recomenda soluções que se relacionem com o conteúdo do seu interesse.
Por exemplo, se você comprou um batom de uma marca X, digamos, no tom vermelho, em uma plataforma de e-commerce como o Amazon, o algoritmo entende que você gosta de batom no tom vermelho e poderá sugerir outras marcas ou produtos semelhantes com essas mesmas características.
Nesse caso, o algoritmo precisa conhecer o produto ou serviço e suas características em detalhes para combinar com seus gostos e interesses e fazer sugestões assertivas.
Filtragem híbrida
A filtragem híbrida mistura os dois tipos de filtragem mencionados para oferecer um sistema de recomendação ainda mais preciso. Ela pode combinar os outros dois tipos para resolver possíveis limitações de cada um, oferecendo assim, um algoritmo de recomendação mais otimizado.
Por exemplo, o Spotify, plataforma de streaming de músicas e podcasts, utiliza mais de um tipo de filtragem em seu sistema de recomendação. Ele utiliza a filtragem colaborativa para observar o que seus usuários estão ouvindo e identificar padrões para fazer recomendações que usuários com gostos semelhantes apreciam. Além disso, o algoritmo da plataforma usa a filtragem com base em conteúdo, para analisar características das músicas (como por exemplo, volume, instrumentos, tempo, etc.) e recomendar conteúdos com atributos semelhantes.
Qual a importância dos sistemas de recomendação?
Os algoritmos de recomendação oferecem diversos benefícios para empresas digitais que tem como foco oferecer produtos e serviços de qualidade para seus clientes.
Algumas vantagens dos sistemas de recomendação são:
Melhora a experiência do usuário
A melhoria na experiência do usuário é um benefício claro dos algoritmos de recomendação. Isso porque, cada vez mais, os indivíduos buscam ter experiências personalizadas e alinhadas aos seus interesses e preferências.
Por isso, ter um sistema que foca nesse aspecto pode ajudar o usuário a otimizar a busca por serviços e produtos e levá-lo, de maneira mais eficaz, à solução ideal para suas necessidades.
Ajuda na retenção, fidelização e engajamento de clientes
Sistemas de recomendação também são fundamentais para reter e fidelizar clientes. Um usuário satisfeito com o que lhe é oferecido, passa mais tempo utilizando aquele produto. Isso acaba levando ao aumento das métricas de engajamento.
Portanto, principalmente em plataformas digitais ou soluções na qual a taxa de engajamento é uma métrica fundamental, um algoritmo de recomendação é indispensável.
Auxilia no aprimoramento de produtos ou serviços
Um algoritmo de recomendação também serve como excelente ferramenta para aprimorar produtos ou serviços em processos de Discovery. Eles fornecem insights valiosos sobre os padrões de comportamento, interesses e preferências dos usuários e podem ajudar a empresa a desenvolver soluções cada vez mais adequadas às necessidades de seus clientes.
Impulsiona as vendas e a receita do negócio
Para estratégias de vendas, principalmente em comércios eletrônicos, os sistemas de recomendação funcionam como um excelente impulsionador de receita para o negócio. Isso acontece porque o algoritmo faz sugestões relevantes para a busca do usuário, levando-o à compra com muito mais facilidade.
Além disso, são muito eficientes em estratégias de vendas como o cross-selling e o upselling, recomendando produtos adicionais ou melhores para o usuário baseado em seus interesses.
Exemplos de sistemas de recomendação
O mundo digital está cheio de exemplos reais dos algoritmos de recomendação, alguns deles são os sistemas da Netflix e do YouTube, duas plataformas muito populares e com milhões de usuários ao redor do mundo.
Confira como funcionam os sistemas de recomendação da Netflix e do YouTube:
Algoritmo de recomendação da Netflix
A Netflix combina diversas técnicas e tipos de filtragens para compor seu sistema de recomendações. Como por exemplo, a plataforma combina a filtragem baseada em conteúdo com a filtragem colaborativa, além de tecnologias como machine learning e deep learning para aprimorar ainda mais o algoritmo.
A filtragem baseada em dados identifica características dos conteúdos oferecidos e as associa ao seu histórico de navegação e interesses passados.
Já a filtragem colaborativa, através da identificação de padrões de comportamento de seus usuários, faz recomendações baseada em usuários com interesses parecidos.
Tecnologias como machine learning são usadas para analisar padrões a partir de conjuntos de dados e criar modelos de aprendizagem para prever resultados adequados para diversos cenários.
Algoritmo de recomendação do YouTube
O algoritmo de recomendação do YouTube também é complexo e envolve diversos elementos e técnicas, como:
- Feedback em tempo real: avalia, em tempo real, o feedback fornecido por um usuário através de ações como marcar “gostei” ou “não gostei” em um vídeo, ou selecionar “não tenho interesse” em algum conteúdo;
- Dados do usuário: o sistema coleta diversas informações do usuário, como tempo de consumo, histórico de busca, histórico de exibição, inscrições em canais, etc., e analisa esses dados para recomendar conteúdos que possam interessar ao usuário;
- Filtragem baseada em conteúdo: semelhante ao sistema de recomendação da Netflix, analisa características dos conteúdos para fazer sugestões aos usuários com base em seus interesses;
- Machine learning e deep learning: utiliza as grandes quantidades de dados disponibilizados para aprender e prever padrões de consumo e comportamento, aprimorando o algoritmo;
- Filtragem colaborativa: parecido com outros sistemas de recomendação que usam a filtragem colaborativa, o algoritmo entende a partir de interesses semelhantes aos do usuário, quais conteúdos podem ser mais relevantes para a experiência e os recomenda.
Como implementar um algoritmo de recomendação?
A implementação de um sistema de recomendação pode ser feita de diversas maneiras, dependendo do produto, serviço ou plataforma, dos objetivos da empresa, entre outros fatores.
Mas de maneira geral, as etapas desse processo envolvem:
- Definir os objetivos do sistema: esse passo é importante para entender para que produto, plataforma ou serviço o sistema será criado. Em seguida, alinha-se essas informações aos objetivos do negócio em relação ao sistema de recomendação;
- Coletar e processar dados: com clareza dos requisitos e objetivos do sistema, parte-se para a coleta e processamento de dados, preparando-os para análises futuras dentro do algoritmo de recomendação;
- Entender o tipo de sistema de recomendação: essa etapa envolve definir quais técnicas e tipos de filtragem serão usados de acordo com os objetivos do negócio e com o serviço, produto ou plataforma. Por exemplo, para comércios eletrônicos, a filtragem baseada em conteúdo pode ser uma boa opção;
- Criar e treinar o modelo do algoritmo de recomendação: a partir das informações reunidas, cria-se o modelo do algoritmo de recomendação, treinando-o de acordo com as definições estabelecidas, aqui pode-se utilizar tecnologias como machine learning e deep learning para aprimorar o modelo;
- Continuar aprimorando o sistema: o acompanhamento de métricas e monitoramento do algoritmo também são essenciais para melhorá-lo com frequência e oferecer uma experiência cada vez melhor aos usuários.
Conclusão
Os sistemas de recomendação são essenciais para fornecer experiências relevantes, personalizadas e que agreguem valor ao usuário.
No contexto de plataformas e produtos digitais, esses sistemas são elementos cruciais para apoiar estratégias de retenção e engajamento dos usuários, melhorar as soluções oferecidas e até alavancar as vendas e a receita do negócio.
Assim, para empresas digitais que ainda não consideraram a implementação de um algoritmo de recomendação ou nem mesmo sabiam como funcionava esse sistema, esse pode ser o primeiro passo para considerá-los como aliados das estratégias de melhoria da experiência dos usuários com a sua solução.
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