Todos os dias, ao navegarmos na internet, geramos dados sobre o nosso comportamento virtual que alimentam diversos tipos de algoritmos e sistemas. Em especial, sistemas de recomendação, como o Recommendations AI. Primordialmente, é preciso saber que somos analisados a partir dessas informações. E que isso não é, necessariamente, algo ruim.
Os sistemas de recomendação, por exemplo, utilizam os dados gerados pelos nossos hábitos online para aperfeiçoar a nossa experiência como usuários, principalmente no varejo digital. A partir daí, somos direcionados a novas experiências e caminhos personalizados. Isso acontece nos mais diferentes tipos de serviços e, com certeza, com mais frequência do que você imagina.
Nesse sentido, vamos te ajudar a entender como esse processo funciona. Acompanhe o artigo da HVAR para saber mais.
O que é um sistema de recomendação?
Um sistema de recomendação é, basicamente, uma ferramenta desenvolvida para prever as possíveis escolhas do usuário dentre uma lista de inúmeras opções. Essa previsão é feita com base no perfil de cada pessoa. Em outras palavras, é um sistema de filtragem de dados que fornece informações adaptadas aos interesses, preferências ou histórico comportamental.
Você, certamente, já reparou que os serviços de streaming oferecem sugestões similares ao conteúdo que você costuma consumir, certo?
Isso acontece porque os algoritmos dos sistemas de recomendação são desenvolvidos para analisar o histórico de interações de cada usuário. Dessa forma, é possível personalizar as sugestões e tornar a experiência de uso mais única, de acordo com os interesses de cada cliente.
Entretanto, os sistemas de recomendação não são utilizados apenas nos serviços de streaming. Eles estão presentes em grandes sites de compras, redes sociais e, inclusive, em mecanismos de busca. Ou seja, os dados estão trabalhando a todo momento para entregar conteúdos variados, baseados no perfil de cada usuário.
Além disso, os sistemas de recomendação são utilizados, especialmente, para produtos. Dessa forma, os clientes podem encontrar os itens que procuram de forma rápida e fácil. E é, também por isso, que você recebe propagandas de artigos similares aos que você costuma buscar na internet.
Como funciona um sistema de recomendação de produtos?
Devido ao crescimento constante dos dados presentes na internet e ao alto número de usuários, é necessário que as empresas tenham ferramentas para buscar, filtrar e fornecer informações úteis aos seus clientes. Sempre de acordo com os interesses e necessidades individuais.
Dessa forma, os sistemas de recomendação de produtos entram para auxiliar as empresas. Com o uso dessa tecnologia, os algoritmos filtram e recomendam os produtos mais relevantes para cada usuário. Ao buscarmos por um item, somos apresentados a sugestões de outros semelhantes que podem ser interessantes para o nosso perfil. Assim, é possível que o consumidor adquira outros produtos além dos que ele já estava buscando.
Inteligência artificial: como ela atua no sistema de recomendação
Frequentemente, os algoritmos desenvolvidos para sistemas de recomendação precisam de dados anteriores para funcionar. Ou seja, precisam do histórico de compras ou visualizações feitas pelo usuário anteriormente. Entretanto, atualmente, muitos serviços conseguem realizar recomendações em tempo real devido ao uso da inteligência artificial.
A AI permite que o sistema analise as interações dos usuários e encontre produtos visualmente atrativos para qualquer cliente. Com ela, os mecanismos de recomendação conseguem fazer recomendações rápidas, objetivas e adaptadas às necessidades e preferências de cada cliente. Ou seja, ela é a responsável pelo sucesso dos sistemas de recomendação.
A inteligência artificial também vem ajudando a melhorar as pesquisas online, pois sugere recomendações relacionadas às preferências visuais do usuário, ao invés de se ater somente à descrição dos produtos fornecidos por eles.
Dessa forma, ajudando a encontrar itens ou conteúdos que não seriam encontrados dos modos tradicionais de pesquisa.
Recommendations AI: o sistema de recomendação do Google
Imagine utilizar em seu e-commerce o mesmo sistema de recomendação que o Google utiliza em seus produtos, como por exemplo no Youtube? Com o Recommendations AI, o Google se baseia na própria experiência de anos em machine learning e fornece recomendações personalizadas, que se adequam aos gostos e preferências de cada cliente.
A novidade apresentou resultados substanciais em comparação com sistemas de recomendação anteriores. Por utilizar as arquiteturas de machine learning mais recentes do Google, o Recommendations AI se adapta ao novo comportamento dinâmico do cliente e proporciona acesso às mudanças de variáveis como variedade, preço e ofertas especiais, em tempo real.
Dessa forma, você pode substituir ou complementar a solução de personalização existente no seu e-commerce com o Recommendations AI. Assim, é possível enriquecer a experiência do cliente reunindo o histórico da jornada de compra e entregando recomendações personalizadas de produtos.
Como integrar o Recommendations AI à estrutura de recomendações do seu e-commerce?
Quando você ingere os dados na Recommendations IA, o catálogo de produtos e os eventos do usuário formam os dois pilares principais para treinar os modelos de recomendação do Recommendations AI. Recursos do produto, como ID do item, título, categorias, descrição, preço, status do estoque e eventos, como visualizações da página inicial, visualizações da página de detalhes, adicionar ao carrinho, compras, descrevem toda a jornada de cada usuário. Eles permitem que o Recommendations AI capture a interconexão entre o histórico de um usuário, a página de destino atual e a próxima ação, e construa uma rede neural profunda para fornecer recomendações personalizadas. Uma vez que os dados sejam ingeridos com sucesso, você está pronto para treinar seu primeiro modelo.
O modelo será treinado para você do zero usando os dados que você nos enviou dentro dos limites do projeto GCP. Em 3 a 7 dias, o treinamento e o ajuste inicial do modelo serão concluídos, e você verá um indicador visual no painel de que o modelo está pronto para consultar. Você pode então começar a exibir recomendações aos seus clientes ou visualizar visualmente as recomendações que estão sendo geradas pelo modelo antes de servi-las ao tráfego de produção para garantir que sua configuração seja satisfatória.
Para saber mais sobre o Recommendations AI entre em contato conosco. A HVAR é parceiro homologado do Google Cloud e possui um time de especialistas em soluções de Inteligência Artificial e Data Analytics. Possuímos ampla experiência em implantação de soluções de tecnologia para e-commerce e outras frentes de negócios digitais.
