Mecanismo de recomendações

O mecanismo de recomendações utiliza algoritmos de filtragem de dados para sugerir conteúdo, ofertas e produtos com base em perfis individuais e de público-alvo. Ele faz isso usando regras colaborativas, baseadas em conteúdo e personalidades para trazer recomendações à tona.

Mecanismo de recomendações
 

Os desafios de utilizar mecanismos de recomendações.


Você enfrentará muitos desafios se quiser disponibilizar uma melhor experiência de usuário e retornos mais altos. Para obter sucesso, você deve se basear em dados e gerenciar conteúdo de maneira eficiente.
Ferramentas integradas de maneira inadequada.
Ferramentas integradas de maneira inadequada.
Processos manuais.
Processos manuais.
Ausência de controle do profissional de marketing.
Ausência de controle do profissional de marketing.
Baixa qualidade dos dados.
Baixa qualidade dos dados.
 

Os benefícios dos mecanismos de recomendação.

Os mecanismos de recomendação fazem mais do que facilitar a busca por músicas, filmes ou notícias que os clientes gostam: eles ajudam a fortalecer seu relacionamento com seus clientes.
Descoberta de relacionamento.
Descoberta de relacionamento.
Algoritmos de autoaprendizagem encontram relacionamentos entre produtos de maneira rápida e conectam o comportamento do usuário para determinar a possibilidade de conversão de um cliente, gerando uma descoberta mais rápida do produto.
Perfis de cliente enriquecidos.
Perfis de cliente enriquecidos.
Conforme os usuários interagem com o conteúdo, perfis e personalidades mais granulares de clientes são criados automaticamente, o que ajuda na segmentação de públicos-alvo similares. Dados históricos e em tempo real são combinados para o fornecimento de atualizações contínuas.
Aumento nas oportunidades de up-sell/cross-sell
Aumento nas oportunidades de participação
Recomendações podem aumentar o consumo de conteúdo, encurtar o caminho de acesso a conteúdo relevante e impulsionar o tempo de interação com sua marca.
Descoberta de relacionamento.
Mais atividades de up-sell e cross-sell.
Os produtos recomendados aumentam o tamanho da compra e o valor vitalício do cliente por meio de experiências personalizadas aprimoradas.
 
mecanismo de recomendações
A Adobe pode ajudar.

O Adobe Target oferece um controle sem precedentes por meio de recursos de recomendação, incluindo otimização automática de conteúdo e configurações de algoritmo customizáveis. O Target ajuda você a direcionar os usuários para o conteúdo e produtos mais relevantes.
 

Mecanismos de recomendação são somente uma peça do quebra-cabeças.


Veja como a Adobe ajuda as marcas de hoje a construírem experiências personalizadas completas.
Will Harmer, Gerente Sênior de Insights e Otimização, EE
"É importante primeiro compreender como as jornadas dos clientes estão operando e, depois… buscar otimizar as jornadas."
Will Harmer,
Gerente Sênior de Insights e Otimização, EE
Marlies Roberts, Vice-presidente de Operações de Marketing, Overseas Adventure Travel

 

"É essencial oferecer uma boa experiência antes de uma viagem e garantir que fornecemos aos clientes informações sobre locais pelos quais eles se interessam."
Marlies Roberts,
Vice-presidente de Operações de Marketing, Overseas Adventure Travel

 

Perguntas frequentes sobre mecanismos de recomendações.

Como funciona um mecanismo de recomendações?
A maior parte dos algoritmos de recomendações repetem três ações: coleta de feedback, aprendizagem e previsão. Os conjuntos de dados coletados durante a coleta de feedback podem ser baseados em memória, modelos ou observações.
O que são feedbacks explícitos e implícitos?
Feedbacks explícitos são coletados conforme os usuários interagem com as recomendações. Feedbacks implícitos inferem as preferências do usuário analisando ações como histórico de compra, de navegação e tempo gasto em páginas da Web.
Um mecanismo de recomendações utiliza dados em tempo real?
Sim. Os sistemas podem ser configurados para analisar dados em tempo real. No entanto, alguns mecanismos executam processamento em lote, o que atualiza as recomendações periodicamente.
Há mecanismos de recomendações para ambientes de dispositivos móveis?
Sim. Recomendações automatizadas para dispositivos móveis oferecem recomendações personalizadas, com reconhecimento contexto, que podem ter como base lugares, temporadas, horários e muito mais.
Como mecanismos de recomendação selecionam produtos para a exibição?
Sistemas usam algoritmos de filtragem para fornecer seleções de produtos. Os filtros incluem recomendações colaborativas, híbridas, com base em conteúdo e que buscam similaridades em itens ou comportamentos de usuários.
Como é medido o desempenho de um mecanismo de recomendações?
O teste A/B pode revelar o desempenho de um sistema. Os profissionais de marketing utilizam várias métricas, incluindo valor vitalício do cliente, taxa de cliques em anúncios, taxa de conversão e retorno de investimento para medir resultados.

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