Recomendações
Os sistemas de recomendação para ecommerce são sistemas de filtragem automatizados que fornecem aos clientes sugestões de produtos. A principal função desse sistema é encontrar e apresentar produtos relevantes ao interesse e preferência do cliente. Este technologie tem precedência sobre o ecommerce, principalmente porque a personalização está na vanguarda da maioria das decisões de negócios. Embora muitas lojas online forneçam recomendações, as sugestões de produtos geralmente são irrelevantes. No entanto, com os sistemas de recomendação modernos, essa tendência está começando a mudar. Esses novos sistemas coletam e processam dados relevantes dos clientes. Em seguida, o sistema gera previsões usando métodos baseados em memória ou baseados em modelo.
O método baseado em memória executa cálculos usando as informações no banco de dados. Por outro lado, o método baseado em modelo depende de algoritmos de aprendizado de máquina. Qualquer um desses métodos é suficiente para introduzir precisão nas recomendações do produto. Com esta precisão vem muitas vantagens para as marcas ecommerce. Quanto melhores as recomendações, maior a probabilidade de os clientes encherem o carrinho de compras. As sugestões ajudam as empresas a fazer vendas cruzadas e upsell de produtos, resultando em mais vendas e receita. Além disso, recomendações precisas melhoram a experiência e o envolvimento do cliente.
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Os sistemas de recomendação para ecommerce são sistemas de filtragem automatizados que fornecem aos clientes sugestões de produtos. A principal função desse sistema é encontrar e apresentar produtos relevantes ao interesse e preferência do cliente. Este technologie tem precedência sobre o ecommerce, principalmente porque a personalização está na vanguarda da maioria das decisões de negócios. Embora muitas lojas online forneçam recomendações, as sugestões de produtos geralmente são irrelevantes. No entanto, com os sistemas de recomendação modernos, essa tendência está começando a mudar. Esses novos sistemas coletam e processam dados relevantes dos clientes. Em seguida, o sistema gera previsões usando métodos baseados em memória ou baseados em modelo. O método baseado em memória executa cálculos usando as informações no banco de dados. Por outro lado, o método baseado em modelo depende de algoritmos de aprendizado de máquina. Qualquer um desses métodos é suficiente para introduzir precisão nas recomendações do produto. Com esta precisão vem muitas vantagens para as marcas ecommerce. Quanto melhores as recomendações, maior a probabilidade de os clientes encherem o carrinho de compras. As sugestões ajudam as empresas a fazer vendas cruzadas e upsell de produtos, resultando em mais vendas e receita. Além disso, recomendações precisas melhoram a experiência e o envolvimento do cliente.
