Blogue de personalização de comércio eletrónico

Publicados: 2021-03-02

Recomendações eficazes fazem vendas.


Infelizmente, muitas lojas de comércio eletrônico colocam o nível básico de categoria ou recomendações de produtos mais vendidos em seu site e nunca mais pensam nisso.


Podemos fazer melhor.


Hoje, os mecanismos de recomendação de produtos são capazes de aprender sobre um cliente em tempo real, alterando as ofertas com base no comportamento do cliente.


Este guia detalha como os mecanismos de recomendação de produtos de comércio eletrônico funcionam, as melhores práticas de merchandising e os resultados que você pode obter ao melhorar suas recomendações de comércio eletrônico.

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Táticas avançadas de recomendação de produtos para multiplicar a receita
1. Crie pacotes para os produtos mais vendidos
2. Apresente recomendações dinamicamente após adicionar ao carrinho de ações
3. Aproveite a sazonalidade e as tendências de compra
4. Utilize a tecnologia de personalização em suas recomendações de produtos
5. Use dados demográficos quando aplicável
6. Crie estratégias específicas de recomendação de produtos para visitantes de primeira viagem.
7. Estenda os mecanismos de recomendação de produtos em todos os canais
8. Aumente a confiança com elementos de prova social incorporados
9. Auxílio na tomada de decisão com widgets de comparação
Tipos de mecanismos de recomendação de produtos
Como funcionam os mecanismos de recomendação de produtos?
1. Técnica de Filtragem Colaborativa
2. Técnicas de Filtragem Baseada em Conteúdo
3. Recomendações Híbridas
Regras de merchandising
Como o merchandising e as recomendações de produtos interagem
Resultados e estatísticas de recomendações de produtos
Próximos passos

Táticas avançadas de recomendação de produtos para multiplicar a receita

Abaixo estão algumas das minhas táticas favoritas para aumentar as conversões e multiplicar as receitas.

1. Crie pacotes para os produtos mais vendidos

Os pacotes são uma maneira fantástica de aumentar o valor médio do pedido.

As campanhas do Kickstarter são uma excelente fonte de inspiração. Muitas vezes, os criadores têm apenas um único produto principal. Para aumentar a probabilidade de sucesso, eles criam vários níveis de participação.

Muitas vezes, esses complementos são produtos complementares que tornam a experiência principal melhor.

Aqui está um exemplo. Abaixo, o jogo base mais barato com uma única expansão é oferecido por US$ 22. Tem 247 apoiadores.

Em contraste, o pacote "All-in" com vários pacotes de mapas, expansões e outros brindes é oferecido por US$ 90. Tem 1.197 apoiadores.

Kickstarter bundle up-sale

Outro exemplo é a Moda Nova.

Aqui, eles criam pacotes dinâmicos com base em qual produto está sendo visualizado, apresentando-os em um widget de recomendação simples.

2. Apresente recomendações dinamicamente após adicionar ao carrinho de ações

Quando um cliente adiciona um item a um carrinho, é um sinal incrivelmente forte sobre a afinidade do produto.

Você pode aproveitar esse momento de várias maneiras. Uma tática é apresentar um pop-up com a opção de continuar comprando ou finalizando a compra.


Neste pop-up, você também pode oferecer produtos de cortesia. A Target faz isso lindamente com a sequência de ação após adicionar ao carrinho. Aqui eles apresentam itens que são frequentemente comprados juntos.

Acima, o Target apresenta um pop-up personalizado com base no item que acabei de adicionar ao carrinho. Neste caso, a roupa de Halloween de uma menina.

3. Aproveite a sazonalidade e as tendências de compra

Acima, a Amazon oferece recomendações de produtos para o Dia das Mães acima da dobra.

As tendências de compra oferecem uma excelente oportunidade para apresentar ofertas mais relevantes mesmo sem saber nada sobre o visitante.

A Amazon fornece um ótimo exemplo.

Enquanto estou escrevendo esta atualização, estamos a duas semanas do Dia das Mães. Simulando um visitante pela primeira vez, a Amazon oferece inúmeras ofertas de Dia das Mães.

Acima da dobra, eles exibem um portal para a "Loja de Presentes do Dia das Mães", com uma chamada à ação separada posicionada no canto superior direito para "Compre Jóias do Dia das Mães".

Acima, a Amazon exibe recomendações inline do Dia das Mães.

Conforme você rola para baixo, o próximo widget de recomendação destaca uma série de categorias mais vendidas na Loja de Presentes do Dia das Mães.


Embora a Amazon não saiba para que esse visitante pela primeira vez está realmente acessando seu site, eles reconhecem que há uma grande chance de que eles queiram comprar um presente para o Dia das Mães.

4. Utilize a tecnologia de personalização em suas recomendações de produtos

A personalização é a tática mais eficaz nesta lista.


Seus clientes são diversos.

Alguns são sensíveis ao preço. Alguns se preocupam com essa marca, enquanto outros se preocupam com isso. Haverá visitantes de primeira viagem e visitantes recorrentes.

Entender que seus clientes são pessoas físicas é o primeiro passo para recomendações eficazes de produtos.

Abaixo, comparamos a experiência de uma loja implementando a personalização de recomendações de produtos.

A personalização geralmente duplica a eficácia das recomendações.

Recomendações dinâmicas de produtos: não use recomendações estáticas de produtos. Clique aqui   para ver como a Barilliance personaliza as recomendações em sua página inicial, categoria e produto.

5. Use dados demográficos quando aplicável

A Nordstrom apresenta outra tática avançada de recomendação de produtos.


Em vez de usar um widget de recomendação mais genérico de “Produtos em alta”, eles usam um “Tendências perto de você”.


Isso tira proveito das diferenças geográficas, como estações e gostos. Novamente, o objetivo é criar ofertas relevantes sem ter acesso ao comportamento anterior.


A incorporação de dados demográficos ajuda a eliminar ofertas não relevantes. Por exemplo, é duvidoso que seus clientes em San Diego compram casacos de inverno, mesmo em dezembro.

A incorporação de dados demográficos ajuda a eliminar ofertas não relevantes. Por exemplo, é duvidoso que seus clientes em San Diego compram casacos de inverno, mesmo em dezembro.

6. Crie estratégias específicas de recomendação de produtos para visitantes de primeira viagem.

Novos visitantes têm as taxas de conversão mais baixas.


De fato, estudando milhões de sessões de comércio eletrônico, descobrimos que os visitantes recorrentes convertem 73,72% mais do que os visitantes iniciais.


A razão é simples. Você não sabe o que os visitantes de primeira vez gostam, dificultando a criação de ofertas relevantes.

A estratégia “básica” é apresentar uma lista de itens mais vendidos em toda a loja, na esperança de que você mostre o que é importante para eles.

No entanto, existem várias táticas proativas que você pode implementar para aumentar seu sucesso.

  • Crie confiança com avaliações - Tente apresentar os produtos mais bem avaliados para ajudar a estabelecer confiança com os visitantes de primeira viagem
  • Use tendências de compra - Como mencionado acima, as tendências de compra são uma ótima maneira de apresentar ofertas relevantes para clientes iniciantes.
  • Use dados demográficos - Da mesma forma, os dados demográficos podem impedir a oferta de ofertas não relevantes.

7. Estenda os mecanismos de recomendação de produtos em todos os canais

Estratégias omnicanal aumentam a receita.

As recomendações de produtos são uma ferramenta essencial para tornar o omnichannel eficaz. Eles permitem que você crie ofertas altamente direcionadas, usando dados de clientes conhecidos e correspondência de afinidades com produtos.

Mecanismos avançados de recomendação de produtos, como o Barilliance, podem (e devem) ser aplicados em todos os canais.


Isso pode ser feito em redes sociais, aplicativos de bate-papo ou ainda no e- mail do canal mais convertido.



Recomendações de produtos de e-mail com foco em conversão:


Fortaleça seus e-mails com o mesmo mecanismo de recomendação omnicanal que você usa para interações na Web, em dispositivos móveis e em lojas físicas.  


Unifique seus dados e crie as experiências mais relevantes possíveis. Saiba mais aqui.

8. Aumente a confiança com elementos de prova social incorporados

A conversão depende da confiança.


Embora o conceito de prova social não seja novo, nem "avançado", me surpreende como poucas empresas usam elementos de prova social em seus produtos recomendados.

A Amazon integra elementos de prova social em seus widgets de recomendação.

  • Título - Usando prova social implícita e mentalidade de rebanho com um título de "Best Sellers"
  • Comentários e classificações - Em segundo lugar, eles mostram classificações de produtos, dando mais segurança de que é um produto de alta qualidade.
  • Número de comentários exibidos - Terceiro, eles sublinham a popularidade de um produto e dão mais credibilidade às classificações, exibindo o número de comentários que um produto recebe.
  • Ícones de confiança - Por fim, eles exibem seu ícone Prime, que construiu reputação na entrega automática em dois dias e atendimento / atendimento ao cliente apoiado pela Amazon.

9. Auxílio na tomada de decisão com widgets de comparação

As recomendações de produtos também podem ser usadas para ajudar os clientes a tomar as melhores decisões. Novamente, a Amazon fornece um exemplo instrutivo de como combinar recomendações de produtos e dados de atributos de produtos em um formato fácil de digerir.

Quando combinadas com estratégias de merchandising, as marcas podem controlar em que contexto estão comparando o produto atual e ajudar a influenciar a decisão final de compra.

Tipos de mecanismos de recomendação de produtos

Como funcionam os mecanismos de recomendação de produtos?

O objetivo das recomendações de produtos é duplo: primeiro, melhorar a experiência de compra e, segundo, aumentar as receitas.


Os sistemas de recomendação de produtos fazem isso apresentando aos compradores ofertas que eles provavelmente desejam.


Os motores vasculham as dezenas, centenas ou milhares de itens que uma loja carrega e decidem qual deles se adapta melhor a esse usuário em particular.

De um modo geral, existem três técnicas amplas que os mecanismos usam para filtrar SKUs.

1. Técnica de Filtragem Colaborativa

Crédito da imagem

A filtragem colaborativa usa as ações de outro usuário para prever o que outro usuário vai gostar.

Por exemplo, se um usuário comprou vestidos, mas acabou comprando uma bolsa, o software começaria a traçar uma correlação entre essas duas categorias. À medida que mais e mais usuários confirmassem essa associação, ela começaria a influenciar quais produtos estavam sendo recomendados.

2. Técnicas de Filtragem Baseada em Conteúdo

A filtragem baseada em conteúdo se concentra no comprador específico. O software de recomendação de produtos rastreia as ações de um usuário, como páginas da Web visualizadas, produtos clicados, tempo gasto em várias categorias e itens adicionados ao carrinho.

Com base nessas informações, é criado um perfil de cliente. Esse perfil é então comparado ao catálogo de produtos para identificar quais itens mostrar.

3. Recomendações Híbridas

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O melhor software de recomendação realmente combina as duas técnicas para fornecer a previsão mais precisa. É assim que Barilliance funciona.


Ao combinar as duas técnicas, os mecanismos de recomendação de produtos são capazes de aplicar a "sabedoria da multidão" aos clientes em potencial antes que eles coletem muitos dados. À medida que mais informações são aprendidas sobre esse usuário específico, as recomendações se tornam cada vez mais personalizadas com base em sua sessão e histórico de uso.

Recomendações dinâmicas de produtos: não use recomendações estáticas de produtos. Clique aqui   para ver como a Barilliance personaliza as recomendações em sua página inicial, categoria e produto.

Regras de merchandising

Nas lojas físicas, as lojas são forçadas a escolher uma única estratégia de merchandising.

As lojas de comércio eletrônico não têm essa limitação.


Os varejistas podem usar a tecnologia de personalização para criar estratégias de merchandising específicas para qualquer segmento de clientes. Uma das principais ferramentas que os varejistas usam para fazer isso são as recomendações de produtos.


Como o merchandising e as recomendações de produtos interagem

Por padrão, os mecanismos de recomendação de produtos funcionam de forma algorítmica.


No entanto, os melhores mecanismos permitem que os varejistas "anulem" as recomendações do software em função de regras explícitas de merchandising que você configurou.

Exemplos incluem:


  • Restringir recomendações para mostrar apenas itens com preço total
  • Evite conflitos de marca em páginas de produtos específicos
  • Priorize a transição de itens da temporada
  • Impedir que itens com baixo estoque sejam exibidos

Os varejistas definem quais regras existem e quando essas regras são acionadas.


Novamente, usando o Barilliance como exemplo, você pode determinar os segmentos de clientes que importam para o seu negócio. Você pode usar seletivamente as regras de merchandising nesses vários segmentos.

Como você pode ver, os varejistas têm a capacidade de definir exatamente para qual público desejam exibir widgets de recomendação de produtos específicos.


Uma das formas mais lucrativas de segmentar seu público é por meio de uma sólida análise de RFM . Existem seis segmentos principais para os quais você pode (e deve) criar regras de merchandising, incluindo:

  • Baleias - Clientes que geraram mais receita para sua loja.
  • Promissor - Clientes fiéis - Clientes que voltam com frequência, mas não gastam muito.
  • Novatos - Seus clientes mais recentes - Compradores pela primeira vez em seu site.

Ao combinar regras de merchandising e recomendações de produtos, você pode criar ofertas altamente direcionadas.

Você pode promover itens mais vendidos para novos visitantes do site, itens visualizados recentemente para visitantes recorrentes e produtos relacionados com base em compras anteriores para clientes recorrentes.



Resultados e estatísticas de recomendações de produtos

Realizamos um estudo aprofundado dos clientes da Barilliance que implementaram nossa solução de recomendação de produtos.

Os resultados foram incríveis.

  • Receita Atribuída Média - 12%. Vimos, em média, um aumento de 12% na receita de nossos clientes depois que implementamos nossa solução de recomendação de produtos híbridos.
  • Maior melhoria de receita - 31%. A maior melhoria de um cliente foi um aumento de 31% na receita de primeira linha.
  • Taxa de conversão aumentada - 550%. Os compradores que interagem com nossas recomendações de produtos têm 550% mais chances de encerrar a sessão com uma compra concluída.
  • Efeito de personalização - As recomendações personalizadas foram 2,2 vezes mais eficazes que as recomendações genéricas "mais vendidas".

Próximos passos

Melhorar suas recomendações de produtos é o "fruto mais fácil" da personalização de comércio eletrônico.


Hospedamos demonstrações gratuitas para nossa solução de recomendação de produtos. Se você quiser descobrir se podemos melhorar suas recomendações atuais com uma abordagem híbrida de aprendizado de máquina, clique aqui.