Descobrir o ‘novo Max Verstappen’ com dados e algoritmos inteligentes.
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Recommend.ai
Sistema de recomendação para recomendações personalizadas e aconselhamento sobre preços.
Utilize dados de clientes e de transações para apoiar decisões mais relevantes.
Com a confiança de organizações de referência
Porque criámos isto,
Os clientes veem muitas vezes os mesmos produtos, conteúdos ou ofertas, embora os seus interesses e comportamentos anteriores sejam diferentes. Os preços também são frequentemente definidos com base em regras fixas ou na experiência.
Por isso, a oferta nem sempre corresponde ao que cada cliente procura ou à situação comercial do momento. Com grandes gamas de produtos e muitas transações, é também impossível definir manualmente cada recomendação ou preço.
Recommender utiliza os dados disponíveis sobre clientes, produtos e transações para gerar recomendações adequadas ou sugestões de preços. A aplicação pode ser configurada para diferentes contextos, desde lojas online e retalho até aos media e à mobilidade.
O que pode esperar,
Recomendações ajustadas ao contexto
O Recommender analisa os dados disponíveis para determinar que produto, peça de roupa, vídeo, imagem ou mensagem pode ser relevante para um cliente ou utilizador.
As recomendações possíveis dependem dos dados disponíveis, da gama de produtos e do momento em que a recomendação é apresentada.
Recomendações de preços baseadas em dados
Além de fazer recomendações, a aplicação pode apoiar decisões de preços. O modelo utiliza a informação disponível para apresentar uma recomendação de preço adequada, respeitando as condições definidas pela sua organização.
Verificar se as recomendações e as recomendações de preços são disponibilizadas em conjunto numa única solução ou configuradas como aplicações separadas.
Defina as regras comerciais aplicáveis
Um modelo não tem de decidir de forma totalmente autónoma o que um cliente vê ou paga. Pode definir que produtos podem ser recomendados, que limites de preço se aplicam e quando um colaborador deve avaliar um resultado.
O funcionamento pode, por exemplo, ser ajustado em função de:
- Disponibilidade de produtos ou serviços
- Limites de preço definidos
- Prioridades comerciais
- Relevância para o utilizador
- Exclusões e outras regras de negócio
Ainda é necessário determinar quais são as regras e opções de configuração disponíveis no Recommender.
A nossa abordagem,
-
Começar por uma decisão concreta
Primeiro, identificamos a decisão em que nos vamos concentrar. Pode tratar-se de uma recomendação de produto, do próximo item de conteúdo ou de uma recomendação de preço.
Depois, identificamos os dados disponíveis e a forma como a organização decide atualmente o que oferecer. -
Desenvolver e testar um modelo
Desenvolvemos um modelo adequado ao problema e testamos os seus resultados com dados históricos ou representativos. Comparamos também as recomendações com o método atual.
Avaliamos não só o desempenho técnico do modelo, mas também se os resultados são úteis no processo comercial. -
Testar e alargar de forma controlada
Começamos com uma gama de produtos, um segmento de clientes ou um canal bem delimitado. Monitorizamos os resultados antes de alargar a aplicação.
Mais tarde, podem ser acrescentados novos produtos, canais ou momentos de decisão à mesma solução.
Não se trata de personalização arbitrária, mas de uma aplicação controlável que apoia decisões comerciais com dados.
Assim, o Recommender apoia decisões comerciais com dados, enquanto a sua organização define as regras e os limites aplicáveis.
O que já construímos,
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Stef Stoelwinder
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Telefone +31 (0)20 3636 724
Perguntas frequentes,
A aplicação pode ser configurada para recomendar diferentes elementos, como produtos, peças de vestuário, conteúdos, imagens ou mensagens. As recomendações relevantes dependem da oferta, do momento da jornada do cliente e dos dados disponíveis.
Depende da aplicação. As transações, as interações, as informações sobre os produtos e o contexto disponível podem ter um papel importante. Nem todas as soluções precisam de utilizar todos os dados de clientes disponíveis. Determinamos que informações são necessárias e que dados podem ser disponibilizados de forma responsável.
A solução pode apoiar recomendações de preços quando existem dados relevantes suficientes e condições comerciais claras. O ajuste automático dos preços depende da configuração pretendida e dos riscos envolvidos. A funcionalidade exata de preços dinâmicos ainda precisa de ser confirmada.
Um modelo que se baseia apenas no comportamento anterior pode reforçar demasiado as preferências existentes. Por isso, a configuração também deve ter em conta a variedade, os novos produtos e outros objetivos comerciais. O equilíbrio adequado depende da aplicação e do utilizador.
Tudo começa com um objetivo claro. Dependendo da aplicação, pode analisar a utilização, a conversão, a margem ou a frequência com que as recomendações são seguidas. Um teste controlado permite verificar se o modelo tem um desempenho melhor do que a abordagem atual.