Sistema de recomendação com IA: um guia completo para implementar na sua loja

E se você pudesse aumentar o valor dos pedidos e as compras recorrentes sem pedir que os clientes fizessem mais esforço?

Um sistema de recomendação com inteligência artificial (IA) ajuda sua loja a exibir os produtos certos no momento certo, transformando dados de navegação e sinais de produtos em experiências de compra mais relevantes.

Principais aprendizados

• Um sistema de recomendação com IA ajuda os clientes a encontrarem produtos relevantes com mais rapidez, o que pode melhorar a descoberta, aumentar o tamanho do carrinho e favorecer compras recorrentes.
• Modelos baseados em conteúdo, colaborativos e híbridos se encaixam em diferentes estágios da loja, dependendo dos dados de produtos, do volume de tráfego e do histórico de pedidos.
• Você pode começar aos poucos, testando recomendações nas páginas de produtos ou de carrinho e medindo a taxa de cliques, a taxa de conversão e o ticket médio.
• Bons resultados dependem de dados de produtos organizados, posicionamento estratégico e revisão constante para que as recomendações continuem relevantes e alinhadas com suas metas de merchandising.

As lojas de e-commerce podem aproveitar a IA para analisar dados de clientes e oferecer recomendações mais relevantes. Para muitos negócios, um sistema de recomendação com IA pode dar o impulso que suas equipes de vendas e marketing precisam, além de automatizar boa parte do processo de recomendação.

O que é um sistema de recomendação com IA?

Um sistema de recomendação com IA (também conhecido como mecanismo de recomendação) usa algoritmos de aprendizado de máquina para sugerir produtos, serviços ou conteúdos relevantes a clientes em potencial na internet.

Os sistemas de recomendação com IA coletam e analisam pontos de dados como perfil demográfico, comportamento passado do usuário (avaliações, notas, histórico de buscas, compras anteriores) e atributos de produtos, criando recomendações personalizadas.

Uma grande variedade de setores usa mecanismos de recomendação com IA:

• entretenimento;
• finanças;
• marketing;
• e-commerce.

Por exemplo, um comerciante de e-commerce pode contar com um sistema de recomendação com IA para exibir sugestões orientadas por dados aos visitantes do site. O Mercado Livre Gymshark apresenta recomendações e sugestões de produtos com base no que está sendo pesquisado.

Como um sistema de recomendação com IA pode aumentar suas vendas

Os sistemas de recomendação com IA podem aumentar as vendas ao ajudar os clientes a descobrirem produtos relevantes mais rápido, elevar o ticket médio com vendas cruzadas e kits, e incentivar compras recorrentes por meio de experiências mais personalizadas.

Um bom sistema de recomendação com IA pode personalizar a experiência da sua loja virtual, favorecendo compras recorrentes e uma maior satisfação.

Nos últimos anos, pesquisas de consumo da cobertura da Statista sobre personalização no e-commerce continuam mostrando uma forte demanda por experiências de compra mais relevantes. Uma pesquisa da Statista com consumidores online revelou que muitos compradores queriam recomendações de produtos personalizadas, evidenciando a demanda por mais experiências de e-commerce sob medida.

Segundo uma pesquisa realizada pela Rank Certo e Opinion Box, 91,6% dos consumidores consideram que a IA facilita a jornada de compra ao resumir informações e reduzir o tempo necessário para encontrar respostas. 73,6% deles percebem os resultados como personalizados de acordo com os próprios interesses.

Ao personalizar a experiência de compra, os sistemas de recomendação com IA também podem contribuir para a retenção de clientes e melhorar a experiência do cliente como um todo.

Na prática, isso pode se traduzir em ganhos mensuráveis: a empresa de beleza Orveon Global relatou um aumento imediato de 10% a 15% no ticket médio depois de implementar merchandising e recomendações de produtos com IA em suas marcas.

Imediatamente (e isso foi consistente em todas as marcas) vimos um aumento no ticket médio entre 10% e 15% em cada marca. Então acho que a nossa capacidade de fazer vendas cruzadas com Nosto gerou um aumento imediato nas vendas. 

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

Por que as recomendações impulsionam a receita

A seguir, confira os principais benefícios.

• Descoberta simplificada: o sistema pode exibir opções mais relevantes para que os clientes não precisem rolar a tela sem parar até encontrar o que querem.
• Ticket médio mais alto: seções como “os clientes também compraram” ou “frequentemente comprados juntos” na sua página de checkout podem incentivar táticas de upselling e vendas cruzadas, aumentando o ticket médio e impulsionando a receita.
• Maior fidelidade do cliente: uma experiência mais rápida e personalizada, resultado de um sistema de recomendação com IA, pode ajudar a aumentar as compras recorrentes.

Onde usar um sistema de recomendação com IA na sua loja

Veja algumas formas práticas de aplicar recomendações em toda a sua loja.

• Recomendações na página de produtos: use módulos como “itens semelhantes” ou “você também pode gostar” para melhorar a descoberta de produtos enquanto o cliente ainda está comparando opções. Acompanhe a taxa de cliques e a taxa de conversão (a porcentagem de visitantes que concluem uma ação desejada) para verificar se o posicionamento está ajudando os clientes a avançarem no funil.
• Kits na página do carrinho: mostre complementos ou kits de produtos frequentemente comprados juntos no carrinho para aumentar o tamanho da compra logo antes do checkout. Esse posicionamento funciona melhor para acessórios, recargas e complementos de baixa fricção, e a principal métrica a observar é o ticket médio.
• Sugestões pós-compra: recomende itens de reposição, categorias relacionadas ou os melhores produtos seguintes após o checkout ou em e-mails de acompanhamento. Funciona bem para itens de consumo e catálogos com vários produtos, e você pode medir o impacto pela taxa de compra recorrente e pela taxa de clientes que retornam.

🌎 Exemplo do mundo real: a Finisterre usou insights de clientes da Shopify e ferramentas de IA com a própria plataforma de dados de clientes para segmentar compradores com base no comportamento de compra anterior e na localização, ajudando os clientes a encontrarem produtos relevantes mais rápido em vários pontos de contato. É um lembrete útil de que a qualidade das recomendações costuma melhorar quando você combina sinais de produtos com contexto, como geografia e histórico de compras.

Se você está apenas começando, comece com um posicionamento e meça com atenção antes de expandir por toda a jornada do cliente.

Tipos de sistemas de recomendação com IA

Você pode gerar recomendações personalizadas para clientes em potencial usando um dos três principais tipos de sistemas de recomendação com IA.

De modo geral, os sistemas baseados em conteúdo são úteis quando você tem poucos dados sobre o comportamento do usuário, os sistemas colaborativos funcionam melhor quando você tem um volume maior de interações de clientes, e os sistemas híbridos costumam ser a melhor opção para lojas mais estabelecidas que querem uma cobertura mais ampla e uma maior precisão.

A seguir, veja uma comparação dos principais tipos de sistemas de recomendação com IA.

Filtragem baseada em conteúdo

Um mecanismo de recomendação que usa algoritmos de filtragem baseada em conteúdo faz recomendações com base em características específicas (recursos, categorias, descrições) de itens de que o usuário já gosta em vez de considerar o que outros usuários fazem. 

Ao analisar detalhes do produto, como categoria, material, faixa de preço e tags, o sistema pode recomendar itens com atributos semelhantes àqueles com que o cliente já interagiu.

Funciona muito bem para nichos de mercado com uma base de clientes limitada porque talvez ainda não haja dados suficientes de navegação, avaliação ou compra para alimentar recomendações robustas baseadas em comportamento. Nesses casos, os atributos dos produtos fazem a maior parte do trabalho.

Por exemplo, uma loja especializada em chás com um público pequeno ainda pode recomendar blends de folhas soltas semelhantes com base no perfil de sabor, no nível de cafeína, na origem e no modo de preparo.

Por exemplo, os comerciantes no ecossistema de aplicativos da Shopify podem usar ferramentas que oferecem recomendações de produtos com IA, como o Shopcast. É apenas um exemplo entre muitos apps na Shopify App Store, e não uma recomendação oficial da Shopify.

Filtragem colaborativa

A filtragem colaborativa prevê as preferências de um usuário com base no comportamento de usuários semelhantes. Os sistemas de filtragem colaborativa podem considerar o histórico de navegação, o histórico de compras ou as avaliações. Esse tipo de mecanismo de recomendação sugere produtos que ele acredita que o cliente vai gostar, com base em dados de clientes com tendências parecidas.

Por exemplo, uma marca de roupas pode recomendar uma nova linha a um usuário específico com base em compras recentes de moda feitas por usuários com gostos semelhantes.

Ao contrário da filtragem baseada em conteúdo, a filtragem colaborativa é útil para sugerir itens que não estão diretamente ligados aos produtos que o usuário visualizou, mas que clientes semelhantes compraram.

Por exemplo, um aplicativo de “frequentemente comprados juntos” pode analisar o histórico de vendas da loja, os novos pedidos e as atualizações de produtos em tempo real para recomendar produtos que costumam ser comprados em conjunto.

Filtragem híbrida

Os sistemas de recomendação híbridos combinam a filtragem colaborativa e a baseada em conteúdo para recomendar conteúdos, produtos e serviços relevantes aos usuários.

Por exemplo, sistemas híbridos podem prever o tipo de utensílio de cozinha que pode interessar a um cliente com base no que outros usuários com preferências semelhantes escolheram e em conexões específicas baseadas em conteúdo, como recursos, materiais ou tamanhos dos produtos.

Ao coletar dados sobre semelhanças entre usuários e fatores baseados em conteúdo, como descrições de produtos, um sistema de recomendação híbrido combina vários métodos de filtragem para gerar uma recomendação altamente informada e personalizada.

Muitos mecanismos de recomendação com IA se apoiam em uma abordagem híbrida, aplicando tanto a filtragem colaborativa quanto a baseada em conteúdo, um padrão discutido em pesquisas recentes sobre sistemas de recomendação.

Por exemplo, alguns aplicativos da Shopify usam IA e histórico de pedidos para gerar recomendações de “frequentemente comprados juntos” enquanto outros criam recomendações e kits com base no histórico de pedidos e nos dados de vendas.

Catálogos grandes também podem se beneficiar ao combinar recomendações com buscas mais inteligentes: depois de adotar a integração da Shopify com o Google Cloud Discovery AI, a Rainbow Shops relatou um aumento de 48% no volume de buscas no site, reforçando como as ferramentas de descoberta com IA podem complementar os sistemas de recomendação.

Coloque seu sistema de recomendação com IA em prática

Um sistema de recomendação com IA pode ajudar você a facilitar a descoberta de produtos, aumentar o ticket médio e criar uma experiência mais personalizada que faz os clientes voltarem.

Os maiores ganhos costumam ser uma combinação do tipo certo de recomendação e dos dados da sua loja e posicionar as sugestões onde a intenção de compra é mais forte.

Comece com um posicionamento, meça os resultados e refine. Se está tudo pronto para criar experiências de compra mais inteligentes com ferramentas feitas para o comércio, explore a Shopify e comece a testar recomendações com IA na sua loja hoje mesmo.