Sistemas de recomendação: como os sites sabem o que você está pensando?

Por Rodrigo Schiavini*

Sabe quando você entra em um site ou plataforma para ver algo de seu interesse e logo ele te indica itens parecidos, como se entendesse você? Este é o papel dos sistemas de recomendação. Essas ferramentas estão presentes em nossas vidas em muitos canais e segmentos. É uma tecnologia indispensável para qualquer e-commerce, plataforma de streaming, entre outros, pois age como um “vendedor virtual”, facilitando a navegação e transformando a experiência do usuário em algo muito mais prazeroso.

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Um sistema de recomendação, ou mecanismo de recomendação, é uma ferramenta que utiliza uma série de algoritmos, análise de dados e até mesmo inteligência artificial (IA) para realizar recomendações on-line. Essas recomendações podem ser personalizadas para cada usuário ou não, dependendo do objetivo de cada plataforma, da quantidade de dados obtidos e até mesmo do tipo de tecnologia utilizada.

Os sistemas de recomendação estão presentes hoje na maioria dos serviços de streaming, nas redes sociais, comércio eletrônico e até em lojas de aplicativos que utilizamos no dia a dia. Normalmente, o foco é a personalização da experiência do usuário, utilizando dados referentes ao perfil e à navegação do mesmo para recomendar itens que tenham maior relevância para ele. Um sistema de recomendação coleta informação e, com isso, facilita o processo de tomada de decisão ao mostrar e recomendar uma seleção de itens. O item pode ser um produto, uma forma de conteúdo ou até mesmo uma pessoa – no caso de sites de relacionamento ou na sugestão de amigos em uma rede social.

Os dados referentes aos usuários podem ser de dois tipos: explícitos ou implícitos, sendo o primeiro baseado em informação concedida pelos usuários, geralmente diante de alguma pergunta ou solicitação, ou no segundo caso, produzidos de forma espontânea pelos usuários e têm a ver com o comportamento dele durante a navegação, como cliques que faz, buscas, tempo de permanência em alguma página, etc.

A qualidade das recomendações tem relação direta com a quantidade e qualidade dos dados obtidos. Então, quanto mais dados houver a respeito de uma pessoa e de outras pessoas semelhantes a ela, melhores e mais personalizadas podem ser as recomendações, despertando o interesse desse usuário e ajudando na tomada de decisão.

O sistema ajuda a organizar as informações de uma forma mais atrativa, mesmo que não haja certeza sobre o que procura, possibilitando fácil acesso a várias sugestões, sem a necessidade de procurar em categorias ou clicar item por item. É o que acontece com sistemas como Netflix, Spotify, Facebook, entre outros.

A maioria desses serviços conta com sistemas de recomendação próprios que utilizam inteligência artificial (IA) para que as recomendações sejam mais personalizadas e, portanto, mais assertivas. Nos sistemas de recomendação para e-commerce o principal objetivo é a sugestão de produtos para os consumidores nas chamadas vitrines inteligentes ou vitrines de recomendação.

As vitrines inteligentes agem como um vendedor virtual e recomendam os produtos de forma inteligente dentro da loja on-line. Tudo depende do quanto o consumidor navegou na loja e quantas informações disponibilizou para o sistema, tornando a navegação mais prazerosa, porque o consumidor consegue ver diversos itens de seu interesse sem ter que ficar procurando em categorias ou filtrando informações.

No entanto, se o cliente acabou de chegar no site e ainda não navegou o suficiente, fica difícil identificar seus interesses. O único caminho é trabalhar com as recomendações não personalizadas, que também podem ser bastante eficientes. Elas apostam em gatilhos mentais, como a escassez e a aprovação social, mostrando as últimas ofertas ou os itens mais vistos e/ou vendidos. Os lançamentos também são bastante utilizados.

Um grande case de sucesso neste sentido é o da Amazon. Eles trabalham com vitrines de recomendação em um sistema próprio e isso custa muito dinheiro e dá bastante trabalho. Afinal, é preciso ter uma equipe de tecnologia totalmente focada e especializada nisso. Mas, felizmente, hoje qualquer loja virtual, mesmo que não tenha uma equipe interna para desenvolver o seu próprio sistema, também pode contar com um mecanismo de recomendação em seu site, pois há serviços terceirizados totalmente voltados para isso, que podem fazer projetos específicos para cada loja, ou contar com uma estrutura padrão que pode facilmente ser adaptada a qualquer loja.

*Rodrigo Schiavini é CEO da SmartHint