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Como se diferenciar em mercados tão competitivos em um ambiente completamente digital?

Antes do digital, uma boa maneira de avaliar e comparar produtos ou serviços era na base do boca a boca. Descobrir os principais atributos através de recomendações de pessoas próximas tornava-se um importante decisor de compra.

Hoje os tempos são outros. Época em que compartilhamos nossos gostos e ideias em tudo quanto é rede social, criando-se engajamento e estimulando a opinião de outros usuários. Nasce, então, um conjunto poderoso de dados para análise que, uma vez inseridos no contexto de plataformas de tecnologia, alimentam os chamados mecanismos de recomendação.

Os mecanismos de recomendação são importantes recursos para reter clientes por mais tempo em sua plataforma digital. Para uma melhor performance, eles podem utilizar a filtragem colaborativa de dados, ou seja, previsões baseadas no feedback ou histórico dos usuários, ou basearem-se nos atributos e comparativos do produto. Se utilizados de forma combinada, acabam por potencializar sua eficácia.

Além dessas dicas, você pode também extrair o melhor de seu mecanismo de recomendação através de 4 passos:

1. Dados, dados e mais dados

Colete o máximo de dados que conseguir. Aqui entram os feedbacks, avaliações, críticas, likes, sugestões. Lembre-se que quanto mais informação a respeito de comportamento e hábitos do usuário, melhores serão os resultados de sua análise.

2. User Interface amigável
De nada adianta deter uma montanha de dados sobre o usuário se sua experiência de navegação na plataforma for dificultada. Invista em interfaces amigáveis, ágeis e intuitivas, que antecipem necessidades, possuam boas técnicas de medição e permitam ajustes quando necessário.
3. Qualidade das análises
Com regras e análises bem feitas, e mais próximas do real, fica mais fácil para o mecanismo de recomendação estabelecer previsões mais assertivas. Feedbacks nessa hora valem ouro, principalmente para eventualmente corrigir ou ajustar o sistema.
4. Capacitação homem-máquina
Faça investimentos constantes no sistema e nas pessoas envolvidas, empregando suas habilidades técnicas para gerenciar melhor os dados. Fale conosco e saiba mais sobre mecanismos de recomendação.