Entenda o sistema de recomendação
Os sistemas de recomendação aplicam técnicas de análise de dados e recuperação de informação a um certo ambiente virtual (e-commerce, rede social, portal de conteúdo), com o objetivo de ajudar usuários em processos de tomada de decisão, como a escolha de produtos, serviços e novos contatos.
A recomendação pode ser feita usando diferentes técnicas e pode ser baseada apenas nos itens disponíveis mais similares entre si, na distribuição demográfica dos usuários, nos itens mais comercializados, no comportamento dos usuários, no hábito de consumo e em inúmeras outras variáveis.
Alguns tipos comuns de recomendação em comércio eletrônico:
Itens similares: exibe itens similares aqueles sendo vistos. Essa similaridade é calculada utilizando técnicas que consideram diferentes parâmetros, como preço, descrição, categoria, disponibilidade em estoque e outros.
O que os clientes normalmente compram após comprar este item: este é um tipo comum de recomendação que ajuda a fazer vendas casadas (cross-sell), pois apresenta sugestões de itens comprados em conjunto.
Itens mais comercializados (visualizados): exibe uma lista dos itens mais vendidos (ou visualizados) da loja.
Itens melhor avaliados: exibe aqueles itens melhor avaliados.
Itens similares: exibe itens similares aqueles sendo vistos. Essa similaridade é calculada utilizando técnicas que consideram diferentes parâmetros, como preço, descrição, categoria, disponibilidade em estoque e outros.
O que os clientes normalmente compram após comprar este item: este é um tipo comum de recomendação que ajuda a fazer vendas casadas (cross-sell), pois apresenta sugestões de itens comprados em conjunto.
Itens mais comercializados (visualizados): exibe uma lista dos itens mais vendidos (ou visualizados) da loja.
Itens melhor avaliados: exibe aqueles itens melhor avaliados.
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