Durante as últimas décadas, com o surgimento do Youtube, Amazon, Netflix e muitos outros serviços da web, os sistemas de recomendação tomaram cada vez mais lugar em nossas vidas. Desde o e-commerce (sugerir aos compradores artigos que lhes possam interessar) à publicidade online (sugerir aos utilizadores os conteúdos certos, de acordo com as suas preferências), os sistemas de recomendação são hoje incontornáveis ​​nas nossas jornadas online diárias.

De uma forma muito geral, os sistemas de recomendação são algoritmos destinados a sugerir itens relevantes aos usuários (itens como filmes para assistir, texto para ler, produtos para comprar ou qualquer outra coisa dependendo da indústria).

Os sistemas de recomendação são realmente críticos em alguns setores, pois podem gerar uma enorme receita quando são eficientes ou também ser uma maneira de se destacar significativamente dos concorrentes. Como prova da importância dos sistemas de recomendação, podemos citar que, há alguns anos, a Netflix organizou um desafio (o “prêmio Netflix”) onde o objetivo era produzir um sistema de recomendação que tivesse um desempenho melhor que seu próprio algoritmo com um prêmio de 1 milhão de dólares para ganhar.

Na Internet, onde o número de opções é esmagador, há necessidade de filtrar, priorizar e entregar informações relevantes de forma eficiente, a fim de aliviar o problema da sobrecarga de informações, que criou um problema potencial para muitos usuários da Internet. Os sistemas de recomendação resolvem esse problema pesquisando em grande volume de informações geradas dinamicamente para fornecer aos usuários conteúdo e serviços personalizados.

Os sistemas de recomendação são uma alternativa vantajosa aos algoritmos de busca. Eles ajudam os usuários a descobrir itens que talvez não encontrariam de outra forma e oferecem produtos personalizados ao gosto dos usuários. Por isso, qualquer grande plataforma precisa de um algoritmo de sistema de recomendação para tornar a compra do usuário mais agradável, automatizando o processo de busca, oferecendo itens personalizados e economizando seu tempo.

Com o uso da ciência de dados e dos dados dos usuários, os sistemas de recomendação em IA filtram e recomendam os itens mais adequados para um usuário específico. Diz-se que o sistema de recomendação de conteúdo se assemelha a um vendedor experiente que conhece as necessidades e preferências, e os requisitos do usuário e pode recomendar produtos mais atraentes é capaz, além de aumentar a taxa de conversão.

Principais Benefícios da implementação de um sistema de recomendação

• pesquisas restritas a itens específicos reduzem o tempo necessário para encontrar produtos e serviços;
• auxílio no processo de seleção para o cliente indeciso;
• melhorar a relevância dos resultados da pesquisa;
• aumentar significativamente a probabilidade de outros objetos potencialmente atraentes entrarem no campo de visão do usuário;
• contribuir para uma maior taxa de compra, fidelização de usuários e aumento da satisfação com os serviços web;
• incentivar os usuários a interagir com mais produtos, e isso leva ao aumento do consumo e aumento dos lucros;
• boletins informativos, anúncios personalizados e notificações push para incentivar os usuários a voltar, aumentar a frequência de visitas de usuários recorrentes e reduzir a rotatividade de clientes;
• aumentar a CTR, o que significa que você segmentou as pessoas certas, teve uma oferta atraente o suficiente para que uma grande porcentagem de espectadores de anúncios clique;
• mostre aos seus usuários conteúdo recém-lançado com base na preferência de cada usuário;
• aumentar o valor do pedido e a margem de lucro.

Hoje, toda empresa precisa estabelecer coleta de dados e poder utilizá-los de forma eficaz nos negócios, otimizando e melhorando o conteúdo do usuário, reduzindo custos, aumentando a receita e o recebimento médio, e aumentando a lucratividade do negócio.

Classificação x Recomendação

As pessoas às vezes confundem entre sistema de classificação (ou classificação de pesquisa) e sistema de recomendação, e alguns podem até pensar que são intercambiáveis. Embora ambos os algoritmos tentem apresentar itens de forma ordenada, existem algumas diferenças importantes entre eles:

Os algoritmos de classificação dependem da consulta de pesquisa fornecida pelos usuários, que sabem o que estão procurando. Os sistemas de recomendação, por outro lado, sem nenhuma entrada explícita dos usuários, visam descobrir coisas que eles não teriam encontrado de outra forma.

Os algoritmos de classificação normalmente colocam os itens mais relevantes mais próximos do topo da lista de exibição, enquanto os sistemas de recomendação às vezes tentam evitar a superespecialização. Um bom sistema de recomendação não deve recomendar itens muito parecidos com o que os usuários já viram, e deve diversificar suas recomendações.

Os sistemas de recomendação enfatizam mais a personalização e, portanto, estão mais expostos à escassez de dados.

Fatores que influenciam a eficiência dos sistemas de recomendação de IA

Ao construir um sistema de recomendação, alguns devem ser considerados como influencia para sua eficácia:

a) Diversidade – Deve haver um bom equilíbrio entre precisão e diversidade. Isso leva à experiência do usuário para novos itens.

b) Privacidade – Os sistemas de recomendação (especialmente os de filtragem colaborativa) geralmente precisam lidar com questões de privacidade porque os usuários relutam em fornecer informações e preferências autênticas.

c) Persistência do recomendador – Pode ser melhor deixar os usuários reabrirem ou reclassificarem itens do que mostrar novos. Um usuário pode perder uma recomendação na primeira vez, simplesmente porque estava com pressa e não prestou atenção à recomendação.

d) Confiança – a confiabilidade dos usuários deve ser uma consideração importante. Se os usuários não tiverem confiança no sistema de recomendação, não fornecerão informações, o que prejudica o desempenho dos sistemas de recomendação.

e) Cauda Longa – Inclui alguns itens populares, e o resto está na própria cauda. Existem muito poucos itens que todo mundo conhece, então é de pouca utilidade recomendá-los. Fazer recomendações para itens menos populares é mais útil: há conteúdo interessante que o usuário dificilmente encontrará.

f) Dados demográficos do usuário – Os dados demográficos também podem influenciar a satisfação do usuário com as recomendações. Os sistemas podem analisar os dados demográficos de um usuário para determinar quais itens podem ser apropriados para uma recomendação.

Impacto nos negócios

As empresas se beneficiaram enormemente dos Sistemas de Recomendação e obtiveram volumes e receitas incrementais nos últimos anos. Além disso, eles também ajudam na retenção de clientes e na compreensão do comportamento do consumidor.

De acordo com a McKinsey, a Netflix registrou ganhos significativos de até US$ 1 bilhão com esses sistemas e a Amazon atribui cerca de 35% de seus volumes a sistemas de recomendação e isso resultou em vendas incrementais de cerca de 29%. A Best Buy registrou vendas superiores a 23% e muito disso foi resultado da implementação do modelo de IA para sua plataforma de vendas online. Os números declarados são das fontes McKinsey, Amazon e Best Buy – 2015-16.

Para construir um sistema de recomendação, é melhor considerar cada tipo de algoritmo, escolher o mais adequado ou combiná-los e, finalmente, personalizar todos os detalhes para atender às suas atividades de negócios. Não há necessidade de adaptação a um sistema de recomendação específico. Você pode construir um sistema de recomendação customizado para o seu negócio, que combinaria as melhores características de cada algoritmo do sistema de recomendação.