Algoritmo de recomendação: o que é e como ele contribui para as estratégias personalizadas

[Romildo de Paula Leite]

O algoritmo de recomendação pode ser aliado da experiência personalizada ao consumidor. Saiba como funciona e quais marcas usam em suas estratégias.

Imagem: Unsplash/florian schmetz

No marketing atual, o algoritmo de recomendação tem marcado presença em diversas campanhas, técnicas e ações de publicidade no ambiente digital. 

Ao analisar o comportamento e os interesses do usuário, esses algoritmos podem fornecer recomendações de produtos personalizadas, sugestões de conteúdo e experiências de compras adaptadas a cada pessoa.

Isso permite uma abordagem mais direcionada das estratégias de marketing, o que pode trazer melhores resultados para a empresa.

Nos últimos anos, esses algoritmos foram aproveitados por profissionais de marketing e marcas como Amazon, Netflix e YouTube para garantir uma experiência personalizada. 

Os benefícios são cada vez mais conhecidos, mas, para quem aplica a estratégia, também é importante compreender como a tecnologia funciona na prática.

O que é um algoritmo de recomendação?

Os algoritmos de recomendação são softwares que utilizam a tecnologia para entregar as recomendações mais alinhadas ao perfil do usuário com base em determinados critérios.

Para isso, eles se conectam ao banco de dados de uma página online e avaliam as interações dos usuários com ela. 

A partir disso, os algoritmos conseguem garantir que uma determinada informação chegue ao consumidor de acordo com os fatores pré estabelecidos.

Um exemplo simples desse processo são os anúncios de lojas no Instagram, que costumam aparecer após o usuário interagir com a marca de alguma forma ou pesquisar por algum item vendido por essa empresa. 

Como essa tecnologia dos algoritmos ajuda a compreender as preferências e comportamentos do usuário, ela é cada vez mais utilizada nas estratégias das marcas a fim de melhorar a experiência do consumidor e ampliar a conversão. 

Além de fazer sugestões personalizadas aos clientes, os sistemas podem contribuir para a automação de estratégias de marketing, como as campanhas virtuais e o atendimento personalizado ao consumidor.

Como funcionam os algoritmos de recomendação?

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Imagem: pexels/cott

O sistema de recomendação usa tecnologias como o  machine learning e o data analysis para reconhecer preferências dos usuários. Neste processo, destacam-se dois modelos de recomendação: personalizado e não personalizado.

Ao analisar o comportamento do usuário, como compras anteriores, avaliações de produtos ou serviços e classificações, os algoritmos fornecem as indicações personalizadas.

Os sistemas também podem verificar padrões nesse comportamento para análise e otimização adicionais.

No modelo não personalizado, as sugestões são mais gerais, uma vez que o algoritmo não considera as ações específicas do usuário. É o caso de recomendações como:

• ofertas;
• lançamentos;
• produtos mais comprados;
• conteúdos mais assistidos ou notícias mais lidas. 

Dentro dessas categorias, a tecnologia usa algumas especificações como base para sugerir conteúdos ao usuário, por isso o algoritmo trabalha com diferentes tipos de filtros.

São três mecanismos de filtragem aplicados pelo algoritmo de recomendação para fazer o cruzamento de dados necessários e entregar o conteúdo certo para cada consumidor.

Entenda as particularidades de cada um a seguir.

Filtros de conteúdo

Os filtros de conteúdo se baseiam diretamente nos itens visitados, pesquisados ou já consumidos pelo usuário, entregando como recomendação opções que se assemelham a eles.

Por exemplo, o consumidor acessa um e-commerce em busca de um determinado livro de romance, receberá como sugestão do algoritmo outros livros do mesmo gênero ou publicados pelo mesmo autor. 

Isso também acontece nos streamings, que usam os algoritmos para identificar os gêneros mais assistidos pelo usuário e, a partir dessa avaliação, indicam conteúdos similares disponíveis dentro da plataforma. 

Filtro colaborativo

Ao contrário do filtro de conteúdo, o modelo colaborativo não considera a opinião de um único usuário, mas sim de um grupo. 

Na prática, esse algoritmo de recomendação tem como base as preferências de uma determinada comunidade para sugerir temas parecidos ao usuário que demonstrou os mesmos interesses dessa comunidade.

Um exemplo disso são as abas “outros usuários também se interessaram por” ou “quem viu este produto também viu”, comumente presente em e-commerces. 

Filtros híbridos

Os filtros híbridos combinam as características dos modelos anteriores para criar um sistema de recomendação baseado tanto no comportamento do usuário como nas semelhanças de interesse com outros perfis. 

É possível notar esse tipo de aplicação quando um streaming apresenta uma lista de recomendação com os filmes mais assistidos (baseada em critérios mais gerais, de outros usuários) e outra lista intitulada “recomendados para você”, com conteúdos personalizados. 

Algoritmo de recomendação e machine learning

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é um conceito de tecnologia que faz parte do campo da inteligência artificial, capaz de aprender por conta própria com o objetivo de aprimorar suas funções. 

O sistema funciona da seguinte forma: com o uso de algoritmos, o machine learning interpreta dados e, a partir disso, toma decisões para otimizar tarefas ao receber novas informações.  

Essa tecnologia é utilizada pelos algoritmos de recomendação para aprender sobre o comportamento dos usuários. 

Para isso, o aprendizado de máquina busca determinar uma nota para qualificar as preferências do consumidor. Esses dados servem como orientação para que os sistemas de recomendação entreguem os conteúdos adequados a cada usuário.

Quais são os benefícios do uso de algoritmo de recomendação em sites?

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De maneira geral, a recomendação contribui para gerar experiências mais personalizadas aos clientes, o que pode resultar em uma maior satisfação e fidelização. 

Para os profissionais de marketing, a implementação dos algoritmos também pode levar a estratégias mais eficazes, pois eles são mais capazes de segmentar clientes em potencial com base em suas preferências e comportamentos.

Isso pode resultar em novas tendências de compra, pois os clientes são expostos a produtos ou conteúdos adaptados especificamente aos seus interesses.

Além desses pontos, existem outros benefícios da implementação da tecnologia em sites. Confira a seguir.

Melhora do customer experience

Customer experience se refere a experiência do consumidor com uma marca, envolvendo todas as ações aplicadas pela empresa para otimizar a jornada de compra, desde o primeiro contato até o pós-venda.

Essa experiência é um fator determinante para a fidelização do cliente e, portanto, tem impacto no sucesso do negócio. 

Neste contexto, a recomendação personalizada pode ser uma ferramenta estratégica para estabelecer um relacionamento sólido com o consumidor e até mesmo impulsionar tendências como o cloud e o metaverso no mundo das vendas.

Mais agilidade para toda a jornada de compra

As recomendações personalizadas também contribuem para uma jornada de compra mais ágil, uma vez que ajudam os clientes a encontrar o que procuram mais rapidamente.

Nos e-commerces, isso também pode contribuir para a redução da taxa de abandono de carrinhos, que é motivada, dentre outros fatores, pelo processo de checkout muito longo.

Segundo um relatório da Opinion Box, cerca de 80% dos consumidores abandonam o carrinho na etapa final de compra. Dentre os entrevistados, 72% afirmaram desistir de comprar em sites que não oferecem uma boa experiência de navegação.

Aumento de conversão

Como o algoritmo de recomendação traz sugestões personalizadas e alinhadas às preferências do usuário, a probabilidade de despertar o interesse desse consumidor tende a ser maior.

Uma indicação de filme dentro do gênero mais assistido pelo usuário em uma plataforma de streaming, por exemplo, tem maiores chances de ser consumida do que uma sugestão fora desse padrão. 

Dessa forma, os sistemas de indicação podem levar a taxas de conversão mais altas e maior ROI para as empresas.

Fidelização de clientes

Como resultado de uma experiência de compra mais fluida, rápida e agradável, as empresas podem observar um aumento na satisfação do cliente e, consequentemente, na fidelização.

Além disso, as recomendações personalizadas mostram que a marca se preocupa com as preferências do usuário, o que contribui para criar um relacionamento mais próximo com o público.

Para empresas que trabalham com sistema de venda por assinatura, como a Netflix e o Spotify, por exemplo, podem aproveitar essa estratégia para manter o consumidor engajado e evitar a perda de contas ativas. 

Otimização de estratégias de vendas

Com o algoritmo de recomendação, é possível trabalhar diversas estratégias de vendas, como o cross selling e o up selling. 

No cross selling, a marca pode recomendar produtos complementares ao item pesquisado pelo consumidor. Se ele está procurando uma vitrola, por exemplo, os algoritmos podem mostrar opções de vinis nos anúncios. 

Já no up selling, a ideia é ampliar o valor total da venda. Com sugestões personalizadas, aumentam as chances do consumidor encontrar mais itens de seu interesse e, assim, incluir mais produtos no carrinho.

Os algoritmos podem auxiliar também na estratégia de retargeting, que consiste em exibir anúncios para pessoas que já interagiram com a empresa ou com o produto no ambiente online.

A pesquisa da Opinion Box mostrou que há uma chance de 46% de que os clientes voltem ao site para comprar os itens deixados no carrinho após serem impactados por um anúncio.

Como implementar um algoritmo de recomendação?

Para implementar um algoritmo, as marcas podem usar softwares já programados ou criar um do zero, mas é importante avaliar alguns fatores para configurar o sistema da maneira mais adequada aos objetivos do negócio.

Neste contexto, algumas ações tornam-se essenciais para o processo, como:

• contar com uma boa gestão de dados;
• escolher o modelo de algoritmo de recomendação;
• usar tecnologias como inteligência artificial, machine learning e inteligência de dados;
• garantir a adequação às normas da LGPD e desenvolver estratégias de segurança de dados.

Algoritmo de recomendação: 5 empresas que usam essa ferramenta

Muitas empresas implementaram algoritmos de recomendação para melhorar suas operações. Por exemplo, Amazon e Netflix usam a tecnologia para sugerir produtos ou filmes nos quais os clientes possam estar interessados.

Plataformas de mídia social, como Facebook e Instagram, também usam esses algoritmos para recomendar novas contas e conteúdo com base nos interesses do usuário.

Com a aplicação correta, essas empresas têm se destacado no mercado quando o tema é personalização. Os nomes, inclusive, apareceram entre as marcas mais influentes do Brasil no ranking The Most Influential Brands da Ipsos de 2022.

Confira alguns exemplos dessas aplicações nas empresas. 

Spotify

Com base no que é reproduzido, buscado, compartilhado e pulado pelo usuário, o Spotify aprende sobre as preferências de cada usuário e passa a recomendar conteúdos com base nelas.

Um exemplo disso é a playlist “No repeat”, criada pela plataforma com base nas músicas mais ouvidas pelo usuário. 

Além dela, existem os “Daily Mix”, playlists que mesclam as canções e artistas mais ouvidos com sugestões de conteúdos similares. 

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O “Radar de Novidades” e a aba “Descobertas da Semana” também apresentam novas opções com base nos mais acessados. 

Netflix

Imagem: Unsplash/marques kaspbrak

A Netflix usa a tecnologia do machine learning para aprender sobre o comportamento e preferências do usuário e, com base nesses dados, recomendar conteúdos personalizados.

Dessa forma, a plataforma oferece uma tela inicial totalmente adaptada a cada pessoa, de acordo com os filmes e séries mais consumidos por ela.

Além disso, o streaming também traz indicações gerais, como os lançamentos e conteúdos em alta – mais assistidos por todos os usuários.

Essa lógica se repete em outros streamings, como Disney+, Globo Play e HBO Max, por exemplo.

Amazon

Com um modelo de filtragem híbrida, o uso dos algoritmos de recomendação fica claro ao acessar uma página da Amazon. 

A empresa separa as sugestões para o usuário de acordo com a filtragem, indicando listas mais personalizadas, como a aba “recomendados para você”, ou ainda opções mais gerais, como as disponíveis nas abas “mais vendidos” e “ofertas”.

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Imagem: Reprodução/Amazon

Outra forma de aplicação dos algoritmos pela marca é a filtragem “frequentemente comprados juntos”, que usa o modelo colaborativo para identificar o que outros compradores daquele item também adquiriram junto a ele. 

Esse é também um exemplo de up selling. 

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Imagem: Reprodução/Amazon

Além do varejo, a Amazon também explora o mercado de streamings, no qual os algoritmos estão presentes, e agora tem apostado na distribuição de podcasts pelo Amazon Music.

TikTok

Com o uso de inteligência artificial, o TikTok sugere conteúdos personalizados aos usuários. Na aba intitulada “For You”, a marca recomenda opções com base nas curtidas, interações e localização de cada pessoa.

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Isso pode ser observado em outras redes sociais, como o Instagram e o Twitter, por exemplo. Esses aplicativos também oferecem uma aba com recomendações não personalizadas, baseadas nos conteúdos mais acessados pelos usuários de maneira geral. 

YouTube

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Imagem: pexels/joshua miranda

O YouTube se destaca como uma das plataformas pioneiras em vídeo e vem aprimorando seu algoritmo de recomendação ao longo dos anos.

Hoje, o aplicativo considera diversos dados do usuário para indicar conteúdos personalizados, como histórico de vídeos assistidos, engajamento com o material e tempo de visualização.

Além disso, a plataforma também leva em conta o comportamento de outros usuários para sugerir novas temáticas, mantendo assim uma aplicação híbrida de filtragem colaborativa e de conteúdo.

Vale a pena implementar o algoritmo de recomendação?

A implementação de um sistema para recomendação personalizada é uma decisão particular de cada marca, pois depende de diversos fatores, como o uso de dados, investimento em tecnologias e preparação das plataformas.

No entanto, a ferramenta pode ser uma aliada para empresas que buscam otimizar as estratégias de customer experience.

Além disso, oferecer uma experiência mais personalizada pode ser uma vantagem competitiva em um mercado digital cada vez mais disputado. 

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