Introdução às Recomendações Personalizadas de Produtos

Isso deixa os palpites de fora do e-commerce em apenas três etapas:

1. Primeiro, você conecta sua loja ao Mailchimp.
2. Depois, analisamos seus dados de vendas e fazemos toda a matemática para você.
3. Por fim, você inclui um bloco de Recomendações Personalizadas de Produtos na sua campanha e clica em Send (Enviar).

Pronto! Vamos gerar recomendações personalizadas de produtos que seus clientes provavelmente comprarão, economizando todo tempo e esforço e permitindo que você faça coisas legais como:

• Incluir recomendações personalizadas de produtos na parte inferior da sua próxima campanha normal
• Configurar uma automação de fluxo de trabalho para enviar recomendações personalizadas de produtos algumas semanas após um novo cliente comprar algo
• Enviar recomendações personalizadas de produtos para clientes que compraram algo há algum tempo e estão inativos desde então

Como as recomendações personalizadas de produtos funcionam

Vamos considerar como exemplo uma loja que vende produtos do Mailchimp. Conheça Tonee! Tonee tem ótimo gosto, gosta da nossa loja e acabou de comprar uma camisa. Ótimo!

Mas isso é tudo o que sabemos. Podemos segmentar campanhas e acionar automações de fluxos de trabalho com esses dados, mas ainda teríamos que descobrir qual seria a mensagem. Seria ótimo se pudéssemos usar esse pedido para adivinhar o que Tonee provavelmente comprará na próxima vez. Poderíamos então enviar um e-mail sobre esse produto. 

Ok, legal! Aposto que os dados nos dirão qual produto recomendar. Parece fácil, certo? Vamos visualizar todos os clientes e pedidos da nossa loja fictícia:

Talvez não seja fácil entender. Há muita coisa envolvida, e é preciso tempo e esforço para entender todos esses dados. Felizmente, podemos fazer algumas contas para identificar tendências importantes.

Pessoas que compram camisetas muitas vezes estão propensas a comprar também as meias e, quem sabe, até o chapéu. Só que não se interessam por cartões, bonecos ou livros. E acabamos de transformar os dados de compra em informações práticas, simples assim. Agora, nós podemos recomendar as meias e o chapéu para Tonee em nossa próxima campanha.

Mas espere, e se um assinante não tiver comprado nada? Nesse caso, essa pessoa receberá uma lista dos itens mais vendidos ultimamente, e nunca recomendações de algo que já comprou ou que já havia se esgotado quando essas recomendações foram geradas.

As recomendações personalizadas de produtos se baseiam nessa ideia geral, mas são um pouco mais complicadas na prática. E são ainda mais complicadas se você tiver milhares de produtos e clientes, mas não se preocupe: se sua loja estiver conectada, pode deixar a parte difícil com a gente.

...e é aqui que tudo fica mais técnico

Sabemos que nosso modelo de recomendações personalizadas de produtos funciona, porque o testamos nos bastidores. Testamos o uso de dados de milhões de clientes, produtos e pedidos em nossos próprios clientes de e-commerce, e fizemos recomendações personalizadas de produtos com base nesses dados. Em seguida, comparamos nossas recomendações personalizadas de produtos, bem como seleções aleatórias, com compras reais usando uma métrica chamada de ganho cumulativo descontado (DCG). Em seguida, definimos o coeficiente de DCG mediano entre recomendação a aleatoriedade para cada loja. Valores acima de um indicam que aprendemos algo sobre as preferências do cliente e previmos com sucesso compras futuras.

As recomendações personalizadas foram capazes de prever compras futuras em mais de 98% das vezes. Nós também usamos esses dados para definir critérios que uma loja deve atender antes de oferecer recomendações. Veja do que sua loja precisa para usar as Recomendações Personalizadas de Produtos:

• Mais de 50 clientes diferentes no ano anterior
• Mais de 10 produtos disponíveis
• Mais de 500 pedidos no ano anterior

Mas… Para lojas mais novas ou que não atendam a esses critérios, é possível sugerir os produtos mais vendidos em vez de enviar recomendações personalizadas.

Comece a recomendar

Para começar, você precisará carregar seus dados de e-commerce que contêm imagens de produtos, links e quantidades do inventário. Nossas integrações para Shopify e BigCommerce fazem isso automaticamente, ou você pode fazê-lo usando a API do Mailchimp. Nossa integração para Magento, disponível para download a partir de 7 de junho de 2016, também oferece esses recursos.

Depois de conectar sua loja ao Mailchimp, o bloco de Recomendações Personalizadas de Produtos estará disponível no editor de arrastar e soltar.

Esperamos que as Recomendações Personalizadas de Produtos o ajudem a entrar no mundo do marketing orientado por dados. Acima de tudo, achamos que seus dados devem ajudá-lo a tomar decisões mais inteligentes, não o sobrecarregar. Esperamos que nossa nova ferramenta economize tempo e aumente a sua receita gerando conteúdo que simplesmente faça sentido. Depois de experimentar, nos conte como foi.