Bons relacionamentos com amigos e familiares dependem de entendimento mútuo, e o mesmo pode ser dito para aplicativos na internet hoje em dia. Eles nos entendem muito bem agora e se tornaram nossos companheiros diários. Os aplicativos que usam sistemas personalizados de recomendação de sites, em particular, percorreram um longo caminho. Os sistemas usam algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para sugerir sites e conteúdos personalizados para o usuário individual. Eles se tornaram parte integrante da internet moderna, com muitos sites e aplicativos incorporando-os para melhorar a experiência do usuário. Os primeiros sistemas de recomendação personalizada surgiram no final da década de 1990, com o lançamento do Recurso "Clientes que compraram este item também compraram" da Amazon. Esse sistema utilizava dados de compras anteriores e histórico de navegação para recomendar produtos aos clientes. Desde então, os sistemas de recomendação personalizados tornaram-se cada vez mais sofisticados, usando uma ampla variedade de fontes de dados e técnicas de aprendizado de máquina para fazer recomendações. Filtragem colaborativa Um desenvolvimento importante em sistemas de recomendação personalizados foi o uso de filtragem colaborativa. Essa abordagem envolve a análise das preferências e comportamentos de um grupo de usuários e o uso desses dados para fazer recomendações a usuários individuais. Por exemplo, se um grupo de usuários com interesses e gostos semelhantes gostou de um determinado site, o sistema de recomendação pode sugerir esse site para um novo usuário que apresenta comportamento semelhante. Sistemas de recomendação baseados em conteúdo Outro desenvolvimento importante foi o uso de sistemas de recomendação baseados em conteúdo. Esses sistemas analisam o conteúdo de um site ou parte do conteúdo e usam essas informações para fazer recomendações aos usuários. Por exemplo, um sistema de recomendação baseado em conteúdo pode analisar o texto de um artigo e usar as palavras-chave para recomendar artigos semelhantes ao leitor. Nos últimos anos, os sistemas de recomendação personalizada também começaram a incorporar mais fontes de dados, como atividade de mídia social e dados de localização. Isso permitiu que eles fizessem recomendações ainda mais personalizadas, pois podem levar em consideração uma gama mais ampla de fatores que podem influenciar as preferências de um usuário. No geral, os sistemas personalizados de recomendação de sites percorreram um longo caminho em um curto período de tempo. Eles se tornaram uma ferramenta essencial para melhorar a experiência do usuário na internet e devem continuar evoluindo e se tornando ainda mais sofisticados no futuro. Os gansos de ouro dos sistemas de personalização Tradicionalmente, os sites personalizaram a experiência do usuário com sistemas de recomendação internos que exigem conhecimentos de codificação caros. No entanto, soluções SaaS mais acessíveis agora estão disponíveis como plug-ins de sites fáceis de instalar e oferecem mais ou menos os mesmos tipos de recomendações. é uma das soluções originais de personalização no local que ainda é usada hoje. Por exemplo, um segmento muito comum é baseado na regra de . Se um carrinho for abandonado, uma regra pode ser definida para oferecer uma recomendação ou um desconto. A segmentação baseada em regras um usuário abandonar ou não um carrinho vieram a seguir e, novamente, continuam fortes. Mercados como a Amazon rastreiam o comportamento do usuário (o que os usuários visualizam ou compram) e, quando o usuário clica em um produto, o site recomenda outros “itens relacionados” e/ou “mais vendidos nesta categoria”. As recomendações comportamentais A maioria dos sites que usam personalização hoje ainda usa essas recomendações de comportamento do usuário, incluindo a Amazon. são um desenvolvimento mais recente, resultado do refinamento de seus algoritmos pela Amazon (e outras grandes empresas) nos últimos anos. Agora, o aprendizado de máquina pode prever o que desejam após apenas algumas visitas ao site. As recomendações preditivas os visitantes individuais Ao prestar atenção ao nosso histórico de navegação pessoal em tempo real, as empresas com sistemas de recomendações orientados por IA podem fazer recomendações aos compradores em tempo real que são . No site da Nike, a caixa de recomendação “Você também pode gostar” mostra itens que se tornam mais personalizados à medida que os visitantes continuam a frequentar o site. verdadeiramente 1 para 1 Quanto mais o visitante visualiza, adiciona ao carrinho ou compra, mais precisamente o mecanismo de recomendação se torna em prever o que o visitante deseja ver. É nesse ponto que um site começa a fazer mais vendas cruzadas porque os produtos recomendados realmente ressoam com os compradores individuais. A próxima fronteira: ferramentas especializadas de venda cruzada para nichos específicos Aprofundar-se em um nicho específico com uma ferramenta otimizada para fazer o trabalho melhor é o próximo passo. Na indústria da moda, sites e plataformas de comércio eletrônico utilizam sistemas de recomendação personalizados para sugerir produtos e estilos para seus usuários. Esses sistemas podem ser adaptados à indústria da moda usando fontes de dados e técnicas de aprendizado de máquina específicas para a moda. Por exemplo, um sistema de recomendação de moda pode usar dados sobre compras anteriores do usuário e histórico de navegação para . Ele também pode analisar a atividade de mídia social do usuário e os dados de localização para entender melhor seu estilo pessoal e os tipos de produtos nos quais ele provavelmente se interessa. Além de usar técnicas tradicionais de sistema de recomendação, como filtragem colaborativa e recomendações baseadas em conteúdo, um sistema de recomendação de moda também pode usar reconhecimento de imagem Visual AI e processamento de linguagem natural para analisar as interações do usuário com o site e, assim, fazer recomendações mais precisas para o comprador. Conclusão No geral, os sistemas personalizados de recomendação de sites percorreram um longo caminho em um curto período de tempo. Eles se tornaram uma ferramenta essencial para melhorar a experiência do usuário na internet e devem continuar evoluindo e se tornando ainda mais sofisticados no futuro. Além disso, um sistema de recomendação especializado para moda pode ser uma ferramenta poderosa para melhorar a experiência do usuário em um site de moda ou plataforma de comércio eletrônico e pode ajudar a impulsionar as vendas sugerindo produtos e estilos que possam ser de interesse do usuário. Também publicado no Rosetta AI.
