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11/06/2020
Por
MJV Team

Data Science para sistemas de recomendação: aumente suas conversões

O crescimento exponencial dos dados não é novidade. A nova era mudou a forma como as empresas pensam e monetizam seus dados. Data Science é a estrela da noite nesse processo, aumentando exponencialmente as conversões. Confira nosso artigo sobre os sistemas de recomendação. Em tempos de crise, a solução cai como uma luva para atingir em cheio o coração do seu usuário!

Em um mundo cada vez mais digital, a experiência do usuário vale ouro! E a concorrência sabe disso. Os sistemas de recomendação surgem como solução para trazer o usuário para o centro da sua estratégia de negócios. 

Sistemas de recomendação são conjuntos de algoritmos que usam machine learning para guiar usuários até a tomada de decisão –  ou até o próximo clique. 

Esses sistemas de recomendação são usados em e-commerces, sites de conteúdo e streaming, com  objetivo de prever as preferências do consumidor e aumentar conversões e a satisfação do cliente. Com uma boa análise do consumidor e mapeamento da jornada, é possível alcançar um belo incremento nas margens de lucro. 

Lá em 2019 – que agora parece residir no século passado -, já tínhamos feito uma previsão importante e bem assertiva em nosso Report para o mercado segurador

A Transformação Digital é o primeiro passo para se manter no jogo, não há mais nenhuma dúvida com relação à essa decisão. Somente um modelo de negócio 100% digital e centrado no usuário confere sustentação para que empresas adotem novas tecnologias e se alinhem às tendências emergentes.

Pode ser uma previsão antiga, mas se mantém bastante atual e capaz de ajudar bastante a guiar esses novos tempos.

Nesse cenário, quem virá para ocupar o espaço de diferencial estratégico?

Não é novidade para ninguém o crescimento exponencial dos dados. A nova era de dados está mudando a forma como as empresas pensam e monetizam seus dados.

Preparamos esse material para falar sobre os sistemas de recomendação. Data Science entra como a estrela da noite nesse processo, aumentando exponencial e rapidamente o número das suas conversões. 

Em tempos de crise, a solução cai como uma luva para atingir em cheio o coração do seu usuário. Confira!

O cenário ideal para sistemas de recomendação: a Sociedade dos dados

Dados são a próxima fronteira no ambiente empresarial. Com eles, as empresas podem acessar mercados inexplorados de maneira mais rápida, eficiente e econômica.

Nesse contexto, as corporações estão mudando a forma como enxergam e processam seus dados.

  • 92% veem potencial valor nos dados
  • 36% veem os dados como de extremo valor e estão atualmente monetizando esses dados

Mas como converter os dados em informações que aumentem a assertividade na tomada de decisão, gerando valor para o negócio? Acompanhe esse esquema que explica como essa transformação acontece.

Você já deve ter escutado ou lido a célebre frase que “dados são o novo petróleo”, não é? Pois então. Vamos pegar o gancho para fazer uma analogia simples do esquema acima. 

Veja: 

  • Dados são o petróleo em si 
  • A informação é o produto do refino do petróleo (gasolina) 
  • O conhecimento é a utilização do produto do refino para um fim (transporte)

Como funcionam os sistemas de recomendação

Com o advento das ferramentas de Machine Learning e Big Data, empresas podem utilizar essas tecnologias para modelar eficientemente riscos relativos a investimentos para tomar decisões baseadas em dados.

Integrar insights baseados em dados em um processo de decisão é crucial para ganhar vantagem competitiva. 

A Ciência de Dados torna esse processo mais automatizado, preciso, produtivo e menos dispendioso em relação ao tempo do funcionário.

Esse processo é fundamentado em 3 pilares:

Analytics 

Caso não saiba quais decisões irá tomar, Analytics é um ótimo começo para procurar inspiração. 

  • Também conhecida como Data Mining, Exploratory Data Analysis (EDA) e Knowledge Discovery (KD).

Statistical Inference 

Se você pretende tomar decisões importantes, com controle de risco, que dependem de conclusões sobre o mundo além dos dados disponíveis, você precisará trazer habilidades estatísticas para sua equipe.

Machine Learning 

O foco principal é o desenvolvimento de algoritmos capazes de acessar a amostra de dados e usá-la para aprender as relações intrínsecas entre eles.

O machine learning é, sem dúvida, crucial para o desenvolvimento de sistemas de recomendação bastante precisos. A tecnologia aprende as preferências do usuário, levando-o sempre para a próxima etapa até chegar à conversão. 

É essa a lógica que escala conversões e aumenta a rentabilidade da  sua empresa. 

Marketing + Data Science: o novo funil de conversão

Agora, let’s get down to business. Para desenvolver um processo baseado em dados que permita inteligência na qualificação e distribuição de recomendação são necessárias 4 etapas.

1ª etapa:

Enriquecimento nos dados dos usuários e leads

Esse é o momento em que vamos buscar conhecer ao máximo todos os dados legais sobre os usuários. 

De acordo com o objetivo da sua empresa, é possível capturar perfis de indivíduos de acordo com seus interesses em produtos e serviços. 

Depois, é interessante enriquecer esses perfis de acordo com outros fatores para realizar um cruzamento de dados.

2ª etapa:

Métricas

Em seguida, é o momento de criar métricas baseadas no perfil da corporação. 

O pulo do gato é que essas métricas precisam estar alinhadas com os objetivos do negócio. Somente dessa forma terão sucesso em sua missão de gerar valor. Para isso, é essencial que os stakeholders participem do processo. 

São as métricas que vão, por exemplo, que vão separar os melhores perfis de usuários e os produtos e serviços oferecidos para determinado cliente. 

3ª etapa:

Scores

Os scores são relacionados à possibilidade do lead se tornar um cliente e a similaridade do lead com o perfil dos clientes que efetivamente convertem. 

4ª etapa:

Sistema de recomendação 

É o momento de desenvolver, de fato, o sistema de recomendação de produtos e serviços. 

A essa altura, já é possível basear essa construção nas regras do negócios. Dessa forma, o sistema será capaz de apoiar os colaboradores na escolha mais assertiva de produtos e serviços para os leads. 

  • É importante lembrar que a utilização das técnicas de aprendizado de máquina ajudam muito no processo de desenvolvimento para segmentar clientes. É o Machine Learning que vai efetuar a formulação matemática de indicadores, selecionando os matchs necessários para gerar valor para o negócio, combinando scores e realizando otimizações combinatórias. 

No radar: 

Após a implementação dessas duas etapas, é preciso acompanhar o processo de perto, fazendo testes recorrentes para tangibilizar o impacto.

7 benefícios dos sistemas de recomendação

  1. Aumento direto na eficiência da distribuição de leads
  2. Estreitamento da relação cliente-empresa
  3. Aumento na taxa de conversão dos leads 
  4. Aumento do ticket médio 
  5. Exploração de novos nichos de clientes
  6. Impactar diretamente nas conversões
  7. Maximizar a adesão, a compra e o fechamento de negócios

Ajustando o plano: usando Data Science para sistemas de recomendação 

Como falamos lá em cima, foi a Revolução Digital que proporcionou intensas e rápidas mudanças tecnológicas, transformando nossa vida cotidiana e o próprio mercado.

Depois dela, nada foi o mesmo. Não é à toa que só a Transformação Digital seja capaz de proporcionar a infraestrutura e o mindset necessários para esse novo presente. Só ela é capaz de amplificar o acesso. 

Qualquer reposicionamento estratégico deve mergulhar bem fundo em suas águas. 

O plano, agora, é se adaptar ao novo paradigma. Para isso, nossos especialistas mergulharam fundo nesse novo momento e desenharam uma série de soluções que podem fazer diferença na execução eficiente do Plano de Continuidade de Negócio

A gente espera que um sistema de recomendação de boa precisão garanta vantagem competitiva à sua empresa. Vamos conversar sobre os seus desafios? Entre em contato conosco e vamos marcar um cafézinho remoto. 

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