As novas tecnologias vem entrando sem pedir licença no mundo do marketing digital. Novo meios para conseguir informações de clientes como o Big Data, por exemplo, vem sendo explorados ao máximo por profissionais da área.
A chance de ter um grande número de informações com poucos cliques virou realidade e com os algoritmos de recomendação é possível alcançar mais pessoas que se interessem de fato pela sua marca.
Estes métodos ajudam os usuários e as empresas direcionando mais assertivamente os itens que devem ser visualizados, tendo como base as interações anteriores.
O Instagram, por exemplo, adotou um novo algoritmo desse gênero, que monta o feed de cada usuário com o que, em tese, ele mais curte ver. Então se você é uma pessoa que curte muito viajar e ouvir um bom rock, e além disso segue vários perfis do gênero, curte e comenta fotos do estilo, mais conteúdo sobre estes assuntos aparecerão no seu feed.
Como funcionam os algoritmos de recomendação?
Bom, basicamente existem dois métodos de definição das recomendações de um usuário, são eles, a recomendação com base no conteúdo e com base na colaboração, confira abaixo:
Recomendação com base no conteúdo
Nestes casos, acontece como no exemplo citado acima, as redes sociais, o Google e outras ferramentas montam um feed de conteúdo de um usuário de acordo com o resultado de suas últimas interações.
Qualquer rede social, por exemplo, consegue armazenar todas as interações dos usuários, desde o dia em que eles criaram suas contas nos aplicativos. Resumindo, se um usuário curte muito ler sobre marketing e busca bastante por recomendações de filmes e músicas, provavelmente ele receberá diversas recomendações sobre os temas no seu feed.
Recomendação com base na colaboração
Já neste caso, os usuários recebem recomendações tendo como base o conteúdo curtido por outros internautas com gostos semelhantes. Por exemplo, eu tenho 23 anos e gosto de ouvir um bom rock e ir em festas do gênero, logicamente irei receber recomendações de bandas e eventos que eu ainda não conheço, mas que outros usuários de perfil semelhante curtem.
E com base nessa lógica que os grandes streamings do mercado como o Netflix e o Spotify conseguir aumentar o engajamento com seus clientes. Isso também acaba gerando mais receita para as empresas.
Se pararmos para pensar muitos filmes e séries que assistimos no Netflix foram recomendados na tela inicial do aplicativo, o mesmo acontece com músicas no Spotify, que indica artistas e playlists baseados com gostos de perfis semelhantes aos nossos.
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Como posso vender mais através dos algoritmos de recomendação?
A criação de conteúdos segmentados é a chave dessa questão. Esse tipo de sistema pode ser interessante para que seus produtos nas redes sociais sejam indicados somente para quem tem mais probabilidade de possuir interesse neles.
Por exemplo, uma loja que vende roupas no estilo “streetwear”, focado no público de rap, hip hop e que gosta de atividades e culturas urbanas pode se aproveitar dos algoritmos de recomendação para chegar a novos clientes com base em conteúdo e colaboração, como explicamos acima.
Isso acontece também com os times de futebol, por exemplo, os algoritmos de recomendação deixa de confundir os usuários. Um torcedor do Flamengo, por exemplo, que demonstra seu interesse pelo clube nas redes sociais, com certeza não receberá promoções de produtos do Vasco e vice-versa.
Os algoritmos também servem para evitar que usuários que já compraram ou receberam um produto por recomendação, recebam novamente a mesma oferta.
Essas ferramentas também trabalham com estimativa e probabilidade de compra. Por exemplo, se eu estou entrando a 3 dias em sites e perfis de lojas para ver anúncios de TVs, o algoritmo irá notar que provavelmente eu quero comprar uma televisão nova e assim me recomendar mais conteúdos sobre o tema.
Isso pode ajudar bastante os profissionais de marketing na hora de segmentar produtos, produzindo anúncios e postagens melhores nas rede sociais, sabem quais produtos são semelhantes e complementares e como atrair mais clientes para eles.
Por exemplo, se um usuário compra um smartphone pela internet, o algoritmo de recomendação passa a fazer um cross sell, buscando melhora a experiência de compra de um cliente. Em outras palavras, o sistema começa a indicar produtos relacionados ao smartphone, como por exemplo, capas, fones, cabos USB, entre outros.
O envio desse tipo de sugestões é essencial principalmente para quem tem uma loja virtual, saber linkar os itens de compra é muito importante para conseguir aparecer mais potenciais clientes de maneira mais fácil.
Existem perigos no uso dos algoritmos de recomendação?
Mesmo com todas essas vantagens, existem alguns pontos que necessitam de atenção para aproveitar os benefícios dos algoritmos de recomendação, Primeiro é importante frisar, que apenas estes sistemas não são suficientes para gerar mais vendas e fortalecer sua loja no mercado.
Muitos empreendedores acabam caindo no erro de achar que os algoritmos de recomendação irão resolver todos os seus problemas. Antes de mais nada, isso não acontecerá, os algoritmos são bons suportes para melhorar as vendas, mas não a única e real solução para isso.
Essas ferramentas devem ser utilizadas com base em sua estratégia de vendas, já que cada empresa é diferente da outra, com modelos de negócio distintos e portanto com diferentes tipos de personalização em cada caso.
Também é preciso entender que não adianta fazer um cross sell sem antesa saber de fato se o que está sendo recomendado é correto. É preciso levar em conta, o estágio do funil que potencial cliente se encontra, para saber se ele já possui um interesse real e firme sobre certos produtos.
Entender o comportamento dos usuários é essencial para agir de forma inteligente. E isso indica que é preciso saber a hora certa para cada ação de marketing.
Um cliente que acabou de comprar uma TV, por exemplo, provavelmente não irá comprar um aparelho de som junto. Por isso, é preciso trabalhar melhor seus produtos e não apenas empurrá-los para vendas antes da hora.
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