Contente
- O que é um sistema de recomendação?
- Como funciona um sistema de recomendação?
- Problemas que o Airbnb queria resolver
- O que o Airbnb fez?
- Evolução dos sistemas de recomendação
- Conclusão
Fonte: Artisticco / Dreamstime.com
Leve embora:
Os sistemas de recomendação podem ser uma grande ajuda para profissionais de marketing e consumidores.
Você já procurou algo on-line e, antes que perceba, está sendo bombardeado com anúncios sobre esse tópico em todos os lugares? Por exemplo, digamos que você esteja procurando as informações mais recentes sobre o próximo filme de "Guerra nas Estrelas". Depois de assistir ao trailer, você começa a ver anúncios on-line de camisetas "Guerra nas Estrelas", brinquedos "Guerra nas Estrelas", DVDs "Guerra nas Estrelas", folhas de "Guerra nas Estrelas" ... e vários outros produtos "Guerra nas Estrelas" que você nunca imaginou existir! Tudo isso graças aos sistemas de recomendação.
O que é um sistema de recomendação?
Os sistemas de recomendação - também conhecidos como mecanismos de recomendação, sistemas de recomendação ou simplesmente RS - têm redefinido a maneira como as empresas criam a experiência do cliente. Os sistemas de recomendação ajudaram os clientes a tomar decisões de compra informadas e melhores, ao fazer compras on-line. Se você já fez alguma compra on-line, certamente encontrará recomendações sobre produtos semelhantes aos que você comprou. Portanto, enquanto você navega em produtos, os sistemas de recomendação observam seu comportamento de navegação e pesquisam produtos que você talvez ainda não tenha descoberto por conta própria. Os sistemas de recomendação desempenham um papel importante no aprimoramento da experiência geral do cliente, especialmente no nicho de compras on-line. Claro, também é bom para os negócios. As empresas têm aumentado seus investimentos na melhoria de seus mecanismos de recomendação para ajudar os clientes a escolher os melhores produtos.
Como funciona um sistema de recomendação?
Antes de descobrirmos como os sistemas de recomendação estão afetando nossas vidas, vale a pena saber como eles funcionam e como estão evoluindo.
Um sistema de recomendação é uma tecnologia de filtragem de informações, comumente usada em sites de comércio eletrônico para oferecer opções de produtos filtrados a um cliente que os visita. Como o nome sugere, a tecnologia é usada para oferecer recomendações sobre produtos com características semelhantes. O objetivo difere dependendo da perspectiva da parte. Para uma empresa que vende produtos em um site de comércio eletrônico, está melhorando suas perspectivas de geração de receita, oferecendo mais opções de produtos a um cliente. Para um cliente, ele oferece recomendações de produtos semelhantes e oferece ao cliente a oportunidade de comprar um produto melhor do que o já escolhido ou comprar um produto que possa melhorar a experiência do produto já escolhido para compra. Para fornecer as recomendações, os mecanismos usam vários métodos, incluindo:
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Problemas que o Airbnb queria resolver
O Airbnb é um site onde as pessoas podem encontrar acomodações para alugar e também listar suas acomodações para fins de aluguel. Segundo a Wikipedia, o Airbnb tem mais de 1.500.000 listagens em 34.000 cidades e 190 países. Os viajantes sempre procuram acomodações baratas, confortáveis e seguras em todo o mundo. O Airbnb queria encontrar maneiras de oferecer melhores opções de acomodação personalizadas aos seus clientes. Ele queria saber mais sobre os requisitos exclusivos dos viajantes.
O que o Airbnb fez?
A idéia principal era descobrir as necessidades individuais de viagem dos viajantes e fornecer opções ou recomendações apropriadas. Portanto, o Airbnb decidiu se aprofundar nos dados de clientes registrados na forma de avaliações de viagens, feedback de acomodações e outros dados registrados pelos clientes. O Airbnb formou uma equipe para fazer isso. De acordo com Mike Curtis, vice-presidente de engenharia, “Há muito tempo, o Airbnb tem sido um ótimo lugar para ir se você sabe onde está indo e sabe quando está indo, mas percebemos que temos todos desses dados que outras pessoas não têm. Temos padrões de viagem. Temos os comentários. Temos as descrições das listagens. Sabemos muito sobre bairros que podemos deduzir a partir daí. ”Então, o Airbnb ficou com os dados e um sistema de recomendações que oferece recomendações personalizadas.
Evolução dos sistemas de recomendação
Não obstante o entusiasmo em torno dos mecanismos de recomendação, eles precisam percorrer um longo caminho antes de capturar verdadeiramente a imaginação do usuário. No momento, os mecanismos seguem um algoritmo genérico e não oferecem opções personalizadas. O futuro está em oferecer opções personalizadas de produtos aos clientes. Para isso, os algoritmos precisam levar em consideração complexidades como ciclo do sono, humor do usuário, hora do dia e produção de energia. Parece que o varejo e as indústrias de mídia empregarão mais esses motores e outros seguirão o exemplo.Os setores bancário e financeiro, por exemplo, procuram prever cada vez mais os próximos clientes para que produtos personalizados possam ser oferecidos. Para isso, muitos dados sobre coisas como feedback do cliente, padrões de mídia social, dados de call center, sites e até níveis de educação dos consumidores serão levados em consideração.
Conclusão
Será interessante observar como o futuro dos mecanismos de recomendação toma forma. Os algoritmos usados agora estão em uso há muito tempo, mas as empresas querem mais do conceito. As marcas procuram ajustar e aprimorar seus algoritmos, tentando constantemente torná-los mais abrangentes. No entanto, potencialmente o maior desafio está na implementação de motores por indústrias que não os utilizam tradicionalmente, por exemplo, o setor de seguros que poderia oferecer recomendações de produtos de seguros.
Os sistemas de recomendação têm o potencial de ajudar as pessoas em suas vidas diárias de várias maneiras, além de ajudar os anunciantes a apresentar produtos e serviços a públicos mais amplos, e apenas o tempo dirá exatamente como essa tecnologia continuará a evoluir.