O mecanismo de recomendações usa algoritmos de filtragem de dados para sugerir conteúdo, ofertas e produtos baseados em perfis individuais e de público. Ele aplica regras colaborativas, baseadas em conteúdo e personalidades, para mostrar recomendações.
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Para aperfeiçoar a experiência do usuário e maximizar o retorno do investimento, é necessário otimizar o uso dos dados e o gerenciamento do conteúdo, superando alguns obstáculos
Integração insuficiente entre ferramentas.
Processos manuais.
Ausência de controle do profissional de marketing.
Baixa qualidade dos dados.
Os mecanismos de recomendação fazem mais do que facilitar o acesso a músicas, filmes ou notícias relevantes para os usuários: eles ajudam a fortalecer seu relacionamento com os clientes.
Algoritmos de autoaprendizado encontram relacionamentos entre produtos de maneira rápida e conectam o comportamento do usuário para determinar a possibilidade de conversão de um cliente. Isso proporciona a descoberta mais rápida de produtos.
Recomendações podem aumentar o consumo de conteúdo, encurtar o caminho de acesso a conteúdo relevante e impulsionar o tempo de interação com sua marca.
Cada vez que um usuário interage com o conteúdo recomendado, mais elementos são adicionados ao perfil do cliente, o que ajuda na criação de personas e no direcionamento de públicos similares. Além disso, dados históricos e em tempo real são combinados para o fornecimento de atualizações contínuas.
Os produtos recomendados aumentam o valor da compra e o valor vitalício do cliente por meio de experiências personalizadas.
O Adobe Target oferece um controle sem precedentes com funcionalidades de recomendação, otimização automática de conteúdo e configurações de algoritmo personalizáveis. O Target ajuda você a direcionar os usuários para o conteúdo e os produtos mais relevantes.
Veja como a Adobe ajuda as marcas a criarem experiências totalmente personalizadas.
“É importante saber como está o desempenho da jornada do cliente antes de pensar em otimização.”
Will Harmer,
gerente sênior de insights e otimização, EE
“Oferecer uma ótima experiência antes de cada viagem é uma das nossas prioridades. Temos que fornecer informações sobre destinos que sejam relevantes para os clientes.”
Marlies Roberts,
vice-presidente de operações de marketing, Overseas Adventure Travel
Como funciona um mecanismo de recomendações?
A maior parte dos algoritmos de recomendações repetem três ações: coleta de feedback, aprendizado e previsão. Os conjuntos de dados coletados durante a coleta de feedback podem ser baseados em memória, modelos ou observações.
Os mecanismos de recomendações usam dados em tempo real?
Sim. Os sistemas podem ser configurados para analisar dados em tempo real. No entanto, alguns mecanismos executam processamento em lotes, o que atualiza as recomendações periodicamente.
Como os mecanismos de recomendações selecionam produtos para a exibição?
Os sistemas usam algoritmos de filtragem para mostrar seleções de produtos. Os filtros incluem recomendações colaborativas, baseadas em conteúdo ou híbridas que buscam semelhanças em itens ou no comportamento de usuários.
O que são feedbacks explícitos e implícitos?
Os feedbacks explícitos são coletados conforme os usuários interagem com as recomendações. Já os feedbacks implícitos revelam as preferências do usuário analisando ações como histórico de compra, de navegação e tempo no site.
Há mecanismos de recomendações para ambientes móveis?
Sim. As recomendações automatizadas para dispositivos móveis oferecem recomendações personalizadas com reconhecimento de contexto baseadas em lugares, temporadas, horários e muito mais.
Como é medido o desempenho de um mecanismo de recomendações?
O teste AB pode revelar o desempenho de um sistema. Os profissionais de marketing usam várias métricas para medir resultados, incluindo valor vitalício do cliente, índice de click-through, taxa de conversão e retorno do investimento.