Descobrir o ‘novo Max Verstappen’ com dados e algoritmos inteligentes.
Van Amersfoort Racing
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Recommender voor datagedreven aanbevelingen.
Utilize dados de clientes, produtos e transações para gerar recomendações adequadas
Com a confiança de organizações de referência
Porque criámos isto,
Os clientes veem frequentemente os mesmos produtos, conteúdos ou ofertas, apesar de terem interesses e comportamentos anteriores diferentes. Os preços também são muitas vezes definidos por regras fixas ou com base na experiência.
Por isso, a oferta nem sempre corresponde ao que cada cliente procura ou à situação comercial atual. Com grandes sortidos e muitas transações, é também impossível definir manualmente cada recomendação ou preço.
O Recommender utiliza os dados disponíveis sobre clientes, produtos e transações para gerar recomendações adequadas. Essas recomendações podem tornar-se cada vez mais relevantes e personalizadas. Assim, os nossos clientes melhoram a experiência de utilização, aumentam o envolvimento e ajudam os seus clientes a fazer a escolha certa mais rapidamente. A aplicação pode ser configurada para diferentes contextos, desde lojas online e retalho até aos meios de comunicação e à mobilidade.
O que pode esperar,
Recomendações adaptadas ao contexto
O Recommender analisa os dados disponíveis para determinar que produto, peça de roupa, vídeo, imagem ou mensagem poderá 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.
Sistema de recomendação híbrido
A solução combina content-based filtering, que faz recomendações com base nas características de preferências anteriores, com collaborative filtering, que utiliza padrões de utilizadores semelhantes para prever novos interesses. Ao combinar ambas as técnicas num sistema de recomendação híbrido, as recomendações tornam-se ainda melhores
Decida quais as regras comerciais aplicáveis
Um modelo não tem de decidir por si só 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
As regras e opções de configuração disponíveis para o Recommender ainda estão por definir.
A nossa abordagem,
-
Começar por uma decisão concreta
Começamos por definir o momento de decisão em que nos vamos concentrar. Pode ser uma recomendação de produto, o próximo conteúdo a apresentar ou 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 resultados com dados históricos ou representativos. Comparamos também as recomendações com a forma de trabalhar atual.
Avaliamos não só o desempenho técnico do modelo, mas também se os resultados são úteis no processo comercial. -
Testar e expandir de forma controlada
Começamos com uma gama de produtos, um segmento de clientes ou um canal bem delimitado. Monitorizamos os resultados antes de expandir 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
Business DevelopmentE-mail info@datasciencelab.nl
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.