Recomendação de produtos aumenta as vendas no ecommerce

Um dos desafios de uma loja virtual é tornar a navegação a mais agradável possível. Ninguém quer ficar navegando por diferentes categorias até achar o que precisa. A tecnologia de recomendação de produtos permite entregar para cada cliente uma página personalizada com os itens que ele realmente tem interesse.

Um bom sistema de recomendações aumenta a taxa de conversão da loja virtual, mas para isso é preciso processar e analisar múltiplos dados, histórico de compras, produtos pesquisados por outros consumidores que geraram o mesmo padrão da navegação, “clicks”, “pageviews”, histórico de interação com campanhas de email marketing.

Um dos sistemas mais sofisticados de recomendação de produtos é o que foi desenvolvido pela Amazon. Entre outros recursos ela consegue sugerir acessórios para produtos que o consumidor está prestes a comprar, com base em compras realizadas por outros clientes do mesmo item.

A Amazon criou um mecanismo muito assertivo e sofisticado justamente porque dispõem de uma quantidade significativa de dados, sem igual com outros varejistas e que a maioria dos mecanismos de mercado não conseguiriam processar.

A maioria dos sistemas de recomendação de produtos disponível no mercado, identificam padrões de consumo e geram associações entre produtos e consumidores, ou seja, processam informações que o cliente fornece ao site durante a navegação  e entregam dicas de produtos relacionado aos gostos e interesses do consumidor.

Alguns sistemas criam categoria de clientes que são utilizadas para prever o que um visitante poderá se interessar. O algoritmo agrega itens de clientes similares, elimina itens que o visitante já comprou e recomenda os itens restantes.  É o chamado “filtro colaborativo”.

O mecanismo então oferece uma série de listas com recomendações com base em toda a jornada do cliente em diferentes pontos de contato. Por exemplo: a página do produto, página de “check out”, resultados de pesquisa, páginas de categoria, emails, etc.

Essas listas de recomendação tipicamente são baseadas nos seguintes dados:

• Histórico de navegação do visitante (páginas visitadas, produtosadicionados ao carrinho, compras); 
• Itens mais visitados, clicados e comprados por outros visitantes;Produtos da mesma categoria visitada que venderam mais;
• Custo de entrega, listar condições especiais por localidade ou produtos com promoção de entrega;
• Mecanismos de busca, listar produtos comprados por outros visitante que fizeram buscas similares.

A maioria das soluções no mercado também oferecem filtros lógicos para promover a venda de determinados itens da lista de recomendação como menor preço, margem mais alta, itens em oferta, etc.

É importante que o sistema ofereça funcionalidades para promover a recomendação de produtos por meio de campanhas de email marketing e "webb banners”.

Com a ajuda dos sistemas de recomendação as vendas pela Internet podem se aproximar do conceito criado por Jeff Bezos, CEO da Amazon, de “uma loja por cliente”. 

Ao gerar páginas que reúnem o que cada cliente busca, a sua loja estará criando um importante diferencial competitivo que irá refletir em maiores vendas e consumidores satisfeitos e fidelizados.