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Recomendação de produtos aumenta as vendas no e-commerce
Um dos desafios de uma loja virtual é tornar a navegação o mais agradável possível. Ninguém quer ficar navegando por diferentes categorias até achar o que precisa.
Um dos desafios de uma loja virtual é tornar a navegação o 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 e-mail marketing.
Um dos sistemas mais sofisticados de recomendação de produtos é o que foi desenvolvido pela Amazon. Entre outros recursos, ele 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. Diferente de outros varejistas e que a maioria dos mecanismos de mercado não conseguiriam processar.
A maioria dos sistemas de recomendação de produtos disponível no mercado identifica padrões de consumo e gera associações entre produtos e consumidores. Ou seja, processa informações que o cliente fornece ao site durante a navegação e entrega dicas de produtos relacionado aos gostos e interesses.
Alguns sistemas criam categorias de clientes que são utilizadas para prever o que um visitante poderá se interessar. O algoritmo agrega itens de clientes similares, elimina os que o visitante já comprou e recomenda os 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, e-mails, etc.
Essas listas de recomendação são tipicamente baseadas nos seguintes dados:
· Histórico de navegação do visitante (páginas visitadas, produtos adicionados ao carrinho, compras);
· Itens mais visitados, clicados e comprados por outros visitantes;
· Produtos da mesma categoria visitada que venderam mais;
· Custo de entrega, lista de condições especiais por localidade ou produtos com promoção de entrega;
· Mecanismos de busca, lista de produtos comprados por outros visitante que fizeram buscas similares.
A maioria das soluções no mercado também oferece filtros lógicos para promover a venda de determinados itens da lista de recomendação. A exemplo de 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 e-mail marketing e "webb banners".
Com a ajuda dos sistemas de recomendação, as vendas pela Internet podem se aproximar do conceito de "uma loja por cliente", criado por Jeff Bezos, CEO da Amazon.
Ao gerar páginas que reúnem o que cada cliente busca, sua loja estará criando um importante diferencial competitivo. E isso refletirá em maiores vendas e consumidores satisfeitos e fidelizados.