Sistemas de recomendação – o que são e como funcionam

redes neurais para gerar melhores suposições.

Embora as empresas utilizem sistemas de recomendação sofisticados para diferentes intenções, o objetivo básico de todos os sistemas de recomendação é aumentar a experiência do utilizador, melhorar as vendas e melhorar a fidelização do cliente através de ofertas personalizadas.

Sistemas de recomendação que usamos todos os dias

Nos últimos anos, os sistemas de recomendação evoluíram e criaram interfaces de usuário e recursos de front-end incríveis. Como resultado, muitas empresas e plataformas adotaram sistemas de recomendação para atender seus clientes. Além de aumentar a receita geral da empresa, eles também melhoram a experiência do cliente.

As pessoas veem e interagem com sistemas de recomendação todos os dias, mesmo sem perceber. Esses sistemas melhoram a experiência geral do usuário e permitem que eles descubram produtos e serviços de que podem precisar, mas que perdem.

Exemplos de algoritmos de recomendação proeminentes são:

Produtos do Google: Muitos produtos do Google usam sistemas de recomendação para fornecer resultados personalizados aos usuários. A empresa de pesquisa coleta dados como histórico de navegação, configurações de pesquisa, cliques e metadados do usuário para oferecer uma experiência personalizada. Por exemplo, o YouTube fornece recomendações de vídeos aos seus usuários com base no histórico de visualizações, inscrições e perfil, entre outros critérios.

Spotify- A plataforma de streaming de música usa um mecanismo de recomendação baseado em IA para filtrar o conteúdo disponível e recomendar músicas, álbuns, podcasts e outros conteúdos com base no interesse, histórico de audição e histórico de pesquisa.

Amazonas – A Amazon usa um sistema de recomendação para sugerir ofertas e produtos aos seus clientes. A empresa usa o Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) e algoritmos de aprendizado profundo para sugerir itens “comprados frequentemente juntos”.

Eles também colaboram com o Google e o Facebook para promover seus produtos, o que significa que os usuários também podem obter sugestões da Amazon nesses sites enquanto navegam. Eles são chamados de anúncios direcionados e são uma grande parte da estratégia de marketing da Amazon.

Netflix: A Netflix aproveita os dados que coleta dos históricos dos usuários para sugerir programas de TV e filmes aos seus telespectadores.

Como funcionam os sistemas de recomendação.

Os sistemas de recomendação usam dados disponíveis e algoritmos de aprendizado de máquina/aprendizado profundo para criar sugestões finais. Eles seguem uma sequência de etapas que inclui o seguinte:

1. Coleta de dados

As empresas reúnem diferentes tipos de dados, como dados explícitos e implícitos. Os dados implícitos incluem itens como histórico de carrinho, registros de pesquisa, histórico de pedidos e cliques. Essas informações são fáceis de obter e você pode rastreá-las por meio da interação padrão do usuário.

Os dados explícitos contêm informações como comentários, avaliações, avaliações e curtidas. Essas informações são difíceis de obter e requerem etapas extras por parte do usuário. Isso também é difícil de quantificar, o que significa que uma programação extra deve ser feita por parte do engenheiro para considerar esses dados.

Junto com isso, as empresas também precisam de dados de similaridade de usuários e produtos. Eles podem coletar dados de semelhança do usuário por meio de dados demográficos, localizações geográficas e interesse geral do usuário. Esses dados são frequentemente enviados à empresa durante a inscrição.

Os dados de similaridade de produtos podem ser gerados por meio de listagens de empresas e produtos no site da empresa.

2. Armazenamento de dados

Depois que os dados são coletados, eles são armazenados em repositórios e armazéns de dados. Assim que o repositório tiver uma quantidade suficiente de dados, as empresas passam para a próxima etapa.

3. Análise de dados

Depois que dados suficientes são armazenados, eles passam pré-processando. Os engenheiros aplicam técnicas de engenharia e processamento de dados para limpá-los e organizá-los. Dessa forma, eles estão preparando os dados para análise. Os dados selecionados podem ser dados em tempo real ou em lote.

4. Filtragem de dados

A etapa final do processo ajuda a obter insights relevantes dos dados pré-processados. Este processo aplica diferentes algoritmos e fórmulas aos dados com base na lógica de negócios e nos requisitos específicos de uso. Os detalhes para o mesmo estão listados na próxima seção.

Tipos de filtragem para sistemas de recomendação.

Existem diferentes maneiras de filtrar dados para recomendações. Uma das maneiras é a filtragem colaborativa, na qual você leva em consideração coisas como atividades, comportamentos ou preferências do usuário. Este método é baseado exclusivamente nas interações usuário-produto. Os algoritmos criam uma matriz de interação usuário-item e a recomendação resulta da implementação da matriz.

Este método pode ainda ser dividido em filtragem colaborativa baseada em memória (uma abordagem que cria clusters de usuários e recomenda itens semelhantes para todos os usuários desse cluster) e filtragem colaborativa baseada em modelo (uma abordagem na qual o algoritmo verifica itens com base na interação do usuário e recomenda itens semelhantes para esses usuários). Elas também são chamadas de abordagem usuário-usuário e abordagem item-item.

Outro método para filtrar resultados é a filtragem baseada em conteúdo, que descobre semelhanças entre os itens por meio de métodos de classificação ou regressão e os utiliza para recomendar itens semelhantes. A ideia subjacente é que se os consumidores gostam de um determinado produto ou serviço, também gostarão de um produto ou serviço semelhante. Este método é, portanto, chamado de abordagem centrada no usuário. Este método, no entanto, tem um viés alto, mas uma variância baixa.

O sistema de recomendação que atende a ambos os métodos é chamado de modelo de filtragem híbrida. Isso porque considera tanto o interesse do usuário quanto as características do produto para fazer a recomendação final.

Pensamentos finais

Os mecanismos de recomendação são agora amplamente adotados pela maioria das grandes empresas que usam a personalização de produtos/serviços para melhorar a experiência e o envolvimento do usuário. Isso também gera mais receita para as empresas e aumenta a confiança dos usuários nas marcas. As empresas que entendem seus usuários são as que conseguem a venda final.

Por exemplo, se você está procurando um determinado par de sapatos e recebe um alerta por e-mail listando os mesmos sapatos com desconto, é muito provável que você os compre clicando no primeiro link que aparecer.

Os sistemas de recomendação são uma ferramenta poderosa para gerar novos negócios e aumentar a demanda dos clientes existentes. Muitas organizações de pequeno e médio porte começaram a compreender a importância da análise de dados do usuário. A comunicação do usuário é fundamental e as empresas que entendem isso florescerão no futuro.