Quantas vezes você visitou uma loja online com a intenção de comprar um item específico e acabou colocando outros produtos no seu carrinho de compras? Isso pode ter acontecido por acaso, mas é mais provável que a loja virtual tenha feito recomendações relevantes a ponto de você encher a sacola.
Como comerciante, você também pode aumentar o total do carrinho de compras sugerindo produtos complementares com base nos dados comportamentais dos clientes. O segredo está em fazer recomendações personalizadas que se alinhem à intenção de compra original do consumidor. Aqui está um guia sobre recomendações de produtos em e-commerce, com dicas práticas para aplicar em seu próprio site.
O que são recomendações de produtos em e-commerce?
Uma recomendação de produto em e-commerce é uma sugestão personalizada de outros itens que podem ser do interesse daquele perfil de comprador. Essas recomendações personalizadas são baseadas em fatores como histórico de navegação, histórico de compras, comportamento do usuário, segmentação de clientes e o histórico de compras de usuários semelhantes.
As empresas de e-commerce utilizam motores de recomendação de produtos para sugerir itens relevantes aos consumidores. Esses motores usam algoritmos de Machine Learning e base de dados para gerar a recomendação na hora certa, para certo tipo de perfil. Apesar das ferramentas de recomendação de produtos não garantirem um aumento do ticket médio, elas podem instigar os clientes a considerar produtos que poderiam ter passado em branco.
Benefícios das recomendações de produtos em e-commerce
- Aumento de vendas e receita
- Melhoria da experiência do usuário
- Fidelização do cliente
- Otimização do gasto em marketing
- Insights de dados para melhoria contínua
As recomendações de produtos oferecem várias vantagens para uma loja de e-commerce:
Aumento de vendas e receita
Recomendações de produtos personalizadas impactam significativamente o valor médio do pedido em uma plataforma de e-commerce. Um estudo de 2023 da Barilliance descobriu que as recomendações de produtos representam, em média, 31% da receita de sites de e-commerce. Em um relatório da McKinsey, 35% do que os consumidores compraram na Amazon veio de recomendações de compra.
Melhoria da experiência do usuário
Sugestões personalizadas podem melhorar a experiência geral de compra dos visitantes do site, levando-os a páginas de produtos relevantes para suas necessidades ou desejos. Um relatório da Moengage indica que 49% dos consumidores compraram itens que não planejavam inicialmente devido a recomendações personalizadas de produtos.
Fidelização do cliente
Recomendações de produtos eficazes contribuem para a satisfação e retenção do cliente. Quando os compradores encontram sugestões relevantes e atraentes, tendem a voltar ao site e se tornar clientes fiéis. Um estudo da McKinsey descobriu que a personalização pode gerar um aumento de 10% a 15% nas taxas de conversão de vendas, indicando satisfação do cliente e lealdade à marca.
Otimização do gasto em marketing
Ao entender o comportamento e as preferências dos clientes, as empresas de e-commerce podem otimizar seu estoque e estratégias de marketing. Isso pode melhorar o alvo de anúncios, já que os varejistas online podem sugerir produtos que os usuários visualizaram em visitas anteriores. As lojas online também podem melhorar o alcance a novos clientes cruzando dados de compradores e sugerir itens mais relevantes para o perfil do nicho.
Insights de dados para melhoria contínua
Os motores de recomendação de produtos geram dados valiosos sobre comportamento, preferências e tendências dos clientes. Lojas de e-commerce podem usar esses dados para refinar seu catálogo, melhorar estratégias de recomendação e até desenvolver novos produtos.
Tipos de motores de recomendação de produtos
Os motores de recomendação de produtos utilizam diferentes algoritmos e técnicas para gerar sugestões para os usuários. Aqui estão três tipos populares:
Filtragem colaborativa
Essa estratégia de recomendação assume duas formas: filtragem baseada em usuários e filtragem baseada em itens.
Filtragem colaborativa baseada em usuários
Esse método sugere produtos com base nas preferências ou comportamentos de usuários semelhantes. Ele identifica semelhanças entre os comportamentos passados dos usuários (por exemplo, compras, curtidas ou avaliações) e recomenda itens que usuários semelhantes interagiram.
Filtragem colaborativa baseada em itens
Em vez de comparar usuários, essa técnica foca nas semelhanças entre os próprios itens. Ela recomenda produtos semelhantes àqueles com os quais o usuário interagiu anteriormente.
Filtragem baseada em conteúdo
Essa abordagem sugere itens com base em suas características ou atributos. Ela analisa as propriedades ou descrições dos produtos que o usuário demonstrou interesse e recomenda outros semelhantes. Por exemplo, se um usuário visualizou ou comprou uma marca específica de sapatos, o sistema de filtragem baseado em conteúdo pode recomendar outros sapatos com estilos, cores ou materiais parecidos.
Sistemas de recomendação híbridos
Sistemas híbridos combinam filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para superar as limitações de cada método. Por exemplo, um sistema híbrido pode usar filtragem colaborativa para identificar usuários com gostos semelhantes e, em seguida, utilizar filtragem baseada em conteúdo para oferecer recomendações personalizadas com base nos atributos dos itens.
Dicas para usar recomendações de produtos em e-commerce
- Aproveite os dados de compras de clientes recorrentes
- Otimize páginas de categorias
- Impulsione a venda cruzada
- Personalize recomendações
- Use prova social
- Misture compras online e offline
- Realize otimização contínua
- Estude outras marcas
Você pode aproveitar ao máximo a jornada de compras online de um cliente e incentivá-lo a levar mais itens adotando um sistema de recomendação de produtos em e-commerce. Aqui estão algumas maneiras de aproveitar a deixa das recomendações para aprimorar a experiência do cliente e melhorar seus resultados:
Aproveite os dados de compras de clientes recorrentes
Use dados de compras passadas, histórico de navegação e interações para oferecer sugestões relevantes. Incorpore seções “Comprados frequentemente juntos” ou “Recomendados para você” nas páginas de produtos ou na página do carrinho para incentivar compras adicionais.
Otimize páginas de categorias
Implemente recomendações para facilitar a navegação dentro de uma categoria. Destaque seções “Produtos mais vendidos”, “Melhor avaliados” ou “Recomendados para você” para auxiliar os clientes em sua jornada de compra.
Impulsione a venda cruzada
Recomende produtos complementares no seu carrinho ou em páginas de produtos individuais. Use seções “Quem viu este produto, também gostou desses” ou “Comprados juntos com frequência” para incentivar a venda cruzada e aumentar o valor médio do pedido.
Personalize recomendações
Adapte as sugestões com base nas preferências e comportamentos individuais. Implemente resultados de busca personalizados e recomendações geradas a partir de dados para manter os clientes voltando e aumentar a recorrência.
Use prova social
Incorpore prova social no e-commerce destacando produtos com as melhores avaliações de clientes ou classificações. Depoimentos que demonstram satisfação podem construir confiança e influenciar as decisões de compra dos visitantes.
Misture compras online e offline
Se o seu negócio possui lojas físicas além do e-commerce, use as informações obtidas do comportamento do cliente no espaço físico para adaptar sua abordagem online. Por exemplo, se um cliente comprou um sofá (e compartilhou seus dados com você no momento da compra) em sua loja de móveis, você pode recomendar almofadas e capas a ele em seu site ou por e-mail marketing.
Realize otimização contínua
Use testes A/B (onde diferentes clientes são impactados com variações do mesmo conteúdo) para refinar sugestões, melhorar a precisão e acompanhar o impacto das recomendações nas vendas e no engajamento do cliente. Essa otimização pode ajudá-lo a reduzir custos operacionais enquanto maximiza a eficácia das sugestões exibidas.
Estude outras marcas
Visite sites de concorrentes e observe como eles utilizam motores de recomendação de produtos. Você pode ter referências e ideias valiosas para aplicar no seu próprio e-commerce.
Perguntas frequentes sobre recomendações de produtos em e-commerce
Qual é um exemplo de motor de recomendação de produtos?
Um exemplo de motor de recomendação de produtos é a seção “Clientes que compraram este item também compraram”, que sugere produtos com base nas compras e preferências de outros usuários.
Em que deve se basear uma recomendação de produto?
As recomendações de produtos devem oferecer sugestões relevantes e personalizadas com base nas preferências, comportamento, compras passadas e histórico de navegação de um usuário.
A Shopify oferece recursos para fazer recomendações de produtos?
Sim, a Shopify oferece ferramentas e tutoriais para donos de e-commerce que desejam incorporar recomendações de produtos em suas lojas online.
