3 dicas para otimizar a recomendação de produtos

3 dicas para otimizar a recomendação de produtos

Os consumidores de hoje em dia são enterrados por avalanches de conteúdo, mas as marcas que proporcionam experiências segmentadas e personalizadas se destacam nessa imensidão de informações. Por esse motivo, você deve prestar muita atenção na sua estratégia de recomendação de produtos. Além de analisar compras realizadas, você precisa avaliar as diferentes variáveis que podem influenciar na decisão de compra do cliente.

Aqui estão 3 maneiras de transformar sua estratégia e tirá-la da inércia para deixá-la excepcional.

1. Considere preferências individuais

Cada consumidor tem suas próprias preferências de compra e frequentemente consideram um conjunto de critérios para decidir o que comprar, incluindo recomendações de amigos, afinidade com a marca e gosto pessoa. Além de entender quais são essas preferências, os e-commerces devem estudar os padrões por trás delas.

Você pode capturar dados e padrões de cada cliente sistematicamente, assim como o comportamento de visitas anteriores, o histórico passado, as listas de desejos, os padrões de navegação, etc. Com base nessas informações, ofereça aos clientes produtos ou conteúdo relevante — o que pode ser diferente de pessoa para pessoa.

2. Considere a popularidade

Análises preditivas são extremamente poderosas — desde que seu algoritmo não seja muito restritivo.

Enquanto a maioria dos consumidores tendem a ser previsíveis, grande parte deles também adora uma novidade. Os varejistas estão em uma ótima posição para fazer recomendações de produto, mas sempre exitam com medo de “tirar conclusões precipitadas” e oferecer produtos que não são do interesse do cliente.

Uma maneira de minimizar esse risco é recomendar itens baseado na popularidade dos produtos, ponderando a decisão com preferências individuais específicas. Os algorítmos devem ser atualizados constantemente, de maneira cíclica, utilizando fatores tanto os produtos mais vistos e mais comprados, como dados demográficos, a sazonalidade, o volume de estoque e padrões individuais de compra e afinidades.

3. Integre dados de redes sociais

Se você está gerenciando um site de e-commerce, você provavelmente está coletando dados em abundância e notando padrões claros entre seus clientes. Utilize essas informações para criar recomendações mais acertivas.

  • Descubra o que seus clientes estão pesquisando e comprando
  • Alavanque essas informações para identificar e criar segmentos de clientes
  • Permita que seus visitantes migrem entre os segmentos apenas com base em seu comportamento
  • Revele produtos importantes automaticamente ao longo da navegação do usuário

Usando dados de redes sociais você pode construir o melhor de dois mundos: surpresa e relevância. Você apresenta o seu público a novos produtos utilizando recomendações inteligentes e relevantes.

 

Seus algoritmos de recomendação devem ser flexíveis o suficiente para acomodar vários tipos de dados. Você precisa fazer mais do que mostrar aos compradores itens que eles já viram previamente — ou que pessoas com o mesmo perfil visualizaram. Saiba com o que seu público se preocupa e otimize as oportunidades. Essa é a chave para melhores recomendações de produtos!

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Web Personalization

Graduada em Engenharia Mecânica, encantou-se por tecnologia e a aplicação da matemática voltada para o marketing à primeira vista. Na Rocket Internet, onde atuou como CMO, mostrou por A mais B o potencial dos números aplicado ao marketing, tornando-se rapidamente uma das profissionais mais cotadas no grupo, onde com frequência colocava marmanjos para chorar utilizando apenas uma planilha de Excel. Nas horas vagas, Juliana dedica seu tempo ao empreendedorismo, fotografia e viagens.

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