Imagine um comprador que entra na sua loja em linha e sente que toda a experiência foi criada só para ele. 

Com a expansão da IA e da aprendizagem automática, as recomendações personalizadas de produtos tornaram-se a ferramenta de eleição para as empresas que pretendem aumentar o envolvimento dos clientes e gerar mais receitas.

Estudos recentes mostram que:

• As recomendações de produtos podem representar até 31% das receitas de uma loja de comércio eletrónico.
• O envolvimento com recomendações personalizadas pode aumentar o valor médio da encomenda (AOV) em 369%.

Este artigo explora a forma como os motores de recomendação orientados para a IA transformam o retalho. Iremos explorar os 5 principais motores de recomendação de produtos, para que possa escolher o mais adequado para o seu negócio. Também abordaremos a forma como estas ferramentas suportam o upselling, o cross-selling e uma personalização mais inteligente.

O que é um motor de recomendação de produtos?

Pense num motor de recomendação de produtos como o seu vendedor com melhor desempenho.

Um sistema de recomendação analisa os dados e o comportamento dos clientes para mostrar produtos que os seus visitantes provavelmente irão gostar e comprar.

Como funciona

Os sistemas de recomendação de produtos recolhem dados comportamentais: cliques, carrinhos, conversões, listas de desejos e até tempo de permanência. Depois, descobrem padrões, por exemplo, "As pessoas que compraram auscultadores com cancelamento de ruído também tendem a comprar estas cadeiras ergonómicas".

Os motores modernos utilizam normalmente:

• Inteligência artificial e aprendizagem automática: Para melhorar continuamente os resultados com base no comportamento, preferências e resultados dos utilizadores em tempo real.
• Sistemas baseados em regras: Estes sistemas oferecem um controlo mais manual, com uma lógica do tipo "se isto, então, aquilo".

Onde aparecem as recomendações

Estes motores seguem o percurso do cliente. As recomendações são:

• No seu sítio Web: Página inicial, páginas de produtos ou página do carrinho de compras
• Em campanhas de correio eletrónico: Lembretes de carrinho abandonado ou sugestões pós-compra
• Nas mensagens SMS: Mensagens personalizadas como "Esqueceste-te disto?"
• Nos anúncios: Quando aquele par de sapatos perfeito segue os visitantes do seu sítio na Internet

Tipos de recomendações

Nem todas as sugestões funcionam igualmente bem. Aqui estão algumas com bom desempenho:

• Frequentemente comprados em conjunto: Um tipo de recomendação clássico que sugere produtos semelhantes ou complementares, como emparelhar pilhas com eletrónica ou cintos com calças.
• Visto recentemente: Mantém um registo dos artigos explorados anteriormente para facilitar o regresso dos compradores aos mesmos.
• Os clientes também compraram: Recomendações baseadas no que outros utilizadores e compradores compraram frequentemente juntamente com o item atual; utiliza o comportamento de multidões e a filtragem colaborativa para criar confiança e aumentar as taxas de conversão.
• Personalizado para si: Sugestões de produtos personalizadas com base no comportamento, preferências, compras anteriores e atividade em tempo real de um utilizador.

Quando bem feitos, os motores de recomendação melhoram a experiência do utilizador e aumentam discretamente as receitas, com um "Talvez também goste de..." de cada vez.

Motores de recomendação de produtos modernos versus recomendações desactualizadas

Mostrar a toda a gente os mesmos dez produtos "mais vendidos" já não é suficiente.

Os motores tradicionais de recomendação de produtos são fáceis de implementar, mas carecem de contexto. Tratam todos os utilizadores da mesma forma, ignorando a intenção, o momento e as preferências individuais. O resultado? Oportunidades perdidas, sugestões irrelevantes e desistências.

Os sistemas de recomendação híbridos modernos utilizam sistemas de filtragem de dados baseados no conteúdo e sensíveis ao contexto para compreender o histórico de compras e o comportamento do utilizador. Eis o que queremos dizer:

• Recuperação de carrinho abandonado com upsell inteligente: Um utilizador adiciona uma máquina de café ao carrinho, mas não faz o check-out. Em vez de enviar um simples lembrete, os motores modernos enviam um e-mail personalizado ou uma mensagem WhatsApp que inclui a máquina e um bocal de leite recomendado (sistemas de filtragem baseados no conteúdo).
• Descoberta de produtos sem filtros: Os motores inteligentes ajudam os novos utilizadores a descobrir produtos com base em pistas subtis, como aquilo em que se demoram, o que ignoram e o que outros do mesmo segmento exploram (sistemas de filtragem colaborativa). O resultado é uma experiência mais intuitiva que se assemelha a uma conversa bem organizada.
• Pacotes que convertem: Os pacotes dinâmicos utilizam informações de dados acionáveis para criar combinações de produtos relevantes. Por exemplo, os auriculares sem fios sugeridos com um saco de ginástica para um entusiasta do fitness, não apenas porque os auriculares são "frequentemente comprados em conjunto", mas porque o motor compreende o estilo de vida desse cliente. Este agrupamento tem por objetivo aumentar o valor médio das encomendas com combinações que fazem sentido para o cliente específico.

Os 5 principais mecanismos de recomendação de produtos

Quer esteja a otimizar as conversões, a retenção de clientes ou pretenda uma melhor experiência do utilizador, é essencial escolher o motor de recomendação certo. Aqui estão cinco em que as equipas de comércio confiam.

Loadstone

As empresas precisam de mais do que um widget de dados do cliente "plug-and-play". Precisam de um sistema completo que compreenda, se adapte e actue sobre o comportamento do cliente em tempo real, proporcionando experiências personalizadas sem se atrasarem.

Entrar: Loadstone.

Criado por profissionais de comércio eletrónico com mais de 12 anos de experiência, é um ecossistema martech holístico e compósito que combina estratégias avançadas de IA, personalização e omnicanal numa única plataforma.

É ideal para retalhistas de grande escala, marcas de comércio multicanal e empresas que gerem muitos segmentos de clientes de elevado tráfego e experiências multiplataforma.

Há uma razão para os nossos clientes permanecerem connosco, em média, durante mais de 6 anos: o nosso software adapta-se às suas necessidades, lidando com milhões de utilizadores e possibilidades infinitas.

Caraterísticas principais

O produto Loadstone em que nos estamos a concentrar hoje é o AI Recommender System que proporciona experiências de compra personalizadas em ambientes de retalho físicos e digitais.

Utiliza mais de 35 algoritmos avançados para analisar o comportamento, as preferências e os dados contextuais dos utilizadores, permitindo sugestões de produtos precisas que impulsionam o envolvimento e as vendas. Eis algumas das suas principais caraterísticas:

• Recomendações personalizadas e relevantes: A aprendizagem automática compreende os percursos individuais dos clientes, oferecendo sugestões de produtos personalizadas que aumentam o valor médio das encomendas e as taxas de conversão
• Capacidades de cross-sell e up-sell: A Loadstone identifica produtos complementares e de qualidade superior que os clientes podem comprar em conjunto, aumentando o valor do carrinho e a satisfação do cliente
• Adaptação em tempo real: As recomendações reflectem a alteração das preferências e dos comportamentos com base nas interações do utilizador
• Lógica baseada em cenários: As regras de negócio tratam de cenários específicos, como a promoção de artigos em stock ou produtos sazonais, garantindo a relevância e a atualidade
• Integração multicanal: O sistema integra-se com plataformas Web, aplicações móveis, campanhas de correio eletrónico e sistemas de ponto de venda na loja, proporcionando uma experiência consistente ao cliente em todos os pontos de contacto
• Painel de controlo analítico abrangente: Monitorize o desempenho das recomendações, acompanhe as interações dos clientes e obtenha informações sobre as tendências de compras

O Loadstone AI Commerce Search pode duplicar ou mesmo triplicar as suas taxas de conversão graças à sua arquitetura modular e compósita. Consiste em componentes intercambiáveis - motor de recomendação, segmentação de audiências, mensagens em tempo real e agrupamento de produtos - que pode ativar individualmente ou integrar. Por exemplo, obtenha o módulo de campanha de fidelização Loadstone juntamente com o seu CRM existente; em seguida, ligue o seu promotional marketing para uma segmentação dinâmica.

Curioso para saber como o Loadstone se encaixa na sua pilha de tecnologia? Fale com nosso especialista ou obter um orçamento.

Integrações

A arquitetura de API aberta do Loadstone dá-lhe liberdade. Quer esteja a usar o Salesforce Commerce Cloud ou o Shopify Plus, o Loadstone pode ligar-se a ele para que possa:

• Ligue-se a CDPs, CRMs, ESPs e plataformas de anúncios: Obtenha dados comportamentais de todos os pontos de contacto, como a loja online, a aplicação móvel e os canais de apoio, e introduza-os no motor do Loadstone.
• Obter fluxos de trabalho simplificados entre equipas: As equipas de marketing, merchandising e dados podem trabalhar a partir da mesma fonte de verdade, sem alternar entre sistemas.
• Integração com sistemas na loja: Faça a ponte entre o online e o offline ligando o Loadstone aos seus sistemas de POS ou de gestão de inventário, permitindo experiências unificadas do cliente em todos os canais.

Está a considerar mudar do Salesforce? Confira nossa análise dos principais concorrentes do Salesforce e como eles se comparam em termos de recursos, flexibilidade e preços.

Rendimento dinâmico

A Dynamic Yield é uma plataforma de personalização baseada em IA concebida para grandes retalhistas. A ferramenta ajuda a criar experiências personalizadas em todos os pontos de contacto digitais.

É ideal para retalhistas omnicanal e marcas empresariais que procuram personalização e experimentação na Web, aplicações móveis, correio eletrónico e quiosques.

Caraterísticas principais

• Recomendações de produtos com base em IA: Vários algoritmos (filtragem colaborativa, aprendizagem profunda e modelos baseados em afinidades) fornecem recomendações personalizadas que se adaptam em tempo real.
• Experiência OS: A plataforma centralizada Dynamic Yield permite-lhe criar carrosséis de produtos, banners e sobreposições que podem ser personalizados, testados e optimizados.
• APIs do lado do servidor: A arquitetura do lado do servidor da Dynamic Yield assegura a personalização à escala sem abrandar o desempenho ou quebrar os sistemas de design.

Integrações

O Dynamic Yield oferece integrações e APIs flexíveis. Pode ligá-lo a:

• CDPs e ferramentas de análise: Segment, mParticle, Google Analytics, Adobe Analytics e muito mais
• Plataformas de comércio eletrónico: Shopify Plus, Salesforce Commerce Cloud, Magento e plataformas personalizadas
• Ferramentas de mensagens e de teste A/B: Braze, Iterable ou Optimizely para testar experiências em todos os canais

Algolia Recomendar

Algolia Recommend é uma plataforma de descoberta de produtos orientada para a IA. Tem um ecossistema de fácil desenvolvimento que fornece um motor de recomendação.

É a melhor opção para equipas de comércio e programadores que procuram criar estratégias e experiências de recomendação personalizadas numa arquitetura moderna sem cabeça ou compósita.

Caraterísticas principais

• Recomendações de produtos baseadas no comportamento: O Algolia Recommend utiliza as preferências e o comportamento dos utilizadores, os dados de cliques e as relações de dados dos produtos para gerar sugestões como os Produtos em Destaque e os Itens Relacionados.
• Com IA e em tempo real: Os modelos de IA da Algolia são actualizados em tempo real, reflectindo alterações no inventário, comportamentos ou tendências de utilizadores semelhantes.
• Controlos de merchandising incorporados: Ajuste a lógica de recomendação com substituições, fixação e exclusões baseadas em regras

Integrações

O Algolia Recommend é modular; pode funcionar num ambiente compostável ou sem cabeça:

• Estruturas de front-end: React, Vue, Angular e outras estruturas JavaScript
• Plataformas de comércio: Shopify, Magento, Salesforce Commerce Cloud e montras personalizadas
• Dados de terceiros: CDPs, ferramentas de análise e mecanismos de personalização

Não tem a certeza se precisa de um CDP ou de um CRM? O nosso guia explica as principais diferenças entre CDP e CRM para o ajudar a escolher a ferramenta certa para o seu negócio.

Nosto

A Nosto é uma plataforma de experiência de comércio que ajuda os retalhistas a proporcionar viagens de compras personalizadas. Ela combina dados em tempo real, IA e ferramentas de merchandising em um sistema coeso. É melhor para marcas de comércio de médio a grande porte.

Caraterísticas principais

• Recomendações de produtos com base em IA: O motor de recomendação Nosto utiliza dados comportamentais, compras anteriores e algoritmos de aprendizagem automática.
• Segmentação e direcionamento: Segmentos de clientes com base no comportamento durante a sessão, valor do tempo de vida, geo-localização, dispositivo e muito mais.
• Merchandising visual: Arrastar e largar o merchandising e fixar produtos específicos em widgets de recomendação.
• Testes A/B e análises: As ferramentas de teste nativas permitem às equipas experimentar a lógica de recomendação e as estratégias de segmento.

Integrações

O Nosto foi concebido para o comércio, pelo que funciona com várias plataformas de comércio eletrónico e ferramentas de marketing:

• Plataformas de comércio eletrónico: Shopify Plus, Magento, BigCommerce, Salesforce Commerce Cloud e outras
• Ferramentas de correio eletrónico e marketing: Klaviyo, Mailchimp e HubSpot em campanhas de correio eletrónico
• CDPs e análises: Segment, Google Analytics e outras ferramentas de dados

Klevu

A Klevu combina pesquisa com base em IA, descoberta de produtos e recomendações personalizadas numa plataforma otimizada para o comércio.

Foi criado para o comércio eletrónico e é o melhor para os retalhistas que pretendem transformar cada interação de pesquisa e navegação numa oportunidade de descoberta de produtos personalizados.

Caraterísticas principais

• Recomendações de produtos com IA: O motor de recomendação Klevu utiliza a aprendizagem automática para oferecer sugestões personalizadas. Estas adaptam-se em tempo real com base no comportamento do utilizador e na popularidade do produto.
• Sinergia de pesquisa e recomendação: À semelhança do Loadstone, os motores de pesquisa e de recomendação do Klevu funcionam em conjunto. Por exemplo, se um cliente pesquisar "ténis de corrida pretos", o sistema recomenda acessórios relacionados ou estilos semelhantes com base na intenção.
• Recomendações visuais: A Klevu inclui pesquisa visual com IA, permitindo aos utilizadores carregar imagens e receber sugestões de produtos semelhantes.

Integrações

O Klevu foi concebido para a integração do comércio em primeiro lugar. Suporta as principais plataformas e tem APIs flexíveis para configurações personalizadas:

• Plataformas de comércio eletrónico: Shopify, BigCommerce, Magento, Salesforce Commerce Cloud e ambientes sem cabeça
• Ferramentas de marketing e personalização: Klaviyo, Yotpo e Segment
• Acesso aberto à API: Acesso à API para incorporar recomendações e lógica de pesquisa no percurso do cliente

Os melhores motores de recomendação de produtos analisados

Um motor de recomendação de produtos moderno e infalível

Um sistema de recomendação de produtos é mais do que uma ferramenta de upsell. É um motor de receitas e de fidelização de clientes.

À medida que as expectativas dos compradores aumentam e os percursos digitais se tornam mais complexos, é necessária uma solução que vá além das sugestões genéricas - uma solução que compreenda os dados e a intenção do utilizador, que se adapte em tempo real e que se adapte a si.

A escolha da plataforma correta depende das necessidades da sua marca: o nível de personalização que pretende e a flexibilidade de que necessita. Escolha uma ferramenta que se adapte não só à sua pilha, mas também à sua estratégia.

Para os retalhistas empresariais que operam em grande escala, o Loadstone proporciona um impacto mensurável. O seu motor inteligente de recomendação de produtos permite obter conversões mais elevadas, cestos de compras maiores e uma maior fidelização dos clientes. Além disso, a sua arquitetura compósita garante a integração entre canais e sistemas, adaptando-se à evolução do seu negócio.

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FAQs

O que é um motor de recomendação de produtos? 

Trata-se de um sistema que sugere produtos relevantes aos utilizadores com base no seu comportamento, preferências ou contexto. Ajuda as empresas a personalizar a experiência de compra e a aumentar as conversões.

Qual é um exemplo de um motor de recomendação? 

O Loadstone é um exemplo poderoso. As empresas retalhistas utilizam-no para fornecer sugestões de produtos em tempo real e baseadas em IA na Web, em dispositivos móveis, no correio eletrónico e até em experiências na loja.

Como funciona um motor de recomendação? 

Analisa dados como o histórico de navegação, o comportamento de compra e os sinais contextuais utilizando a IA e a aprendizagem automática para sugerir produtos com maior probabilidade de conversão. O motor da Loadstone vai mais longe, integrando-se em todo o percurso do cliente.

Qual é o melhor motor de recomendação? 

Para os retalhistas empresariais que procuram um excelente desempenho, flexibilidade e personalização profunda, o Loadstone destaca-se com a sua arquitetura composta e capacidades de recomendação inteligentes e personalizáveis.

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