Nos últimos anos, o volume de dados gerados no comércio eletrônico aumentou exponencialmente.
Para lojistas, isso trouxe um dilema: como transformar essa imensidão de informações em estratégias que realmente impulsionam vendas e melhoram a experiência do cliente?
Imagine a seguinte situação: um cliente acessa sua loja virtual, busca um produto específico e… está esgotado. Sem uma recomendação inteligente, ele simplesmente fecha a aba e procura em outro lugar.
Perda de venda, perda de cliente.
Esse é o pesadelo de qualquer e-commerce.
Além disso, consumidores fazem inúmeras perguntas antes de decidir comprar: Qual o custo do frete? Tem garantia? Há um modelo similar mais barato?
Responder rapidamente pode ser a diferença entre conquistar ou perder essa venda.
A solução?
Tecnologia de recomendação de produto baseada em Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs), capaz de entender conexões entre produtos e oferecer sugestões altamente relevantes.
Neste artigo, mostramos como a GoBots, referência e pioneira em inteligência artificial para e-commerce na América Latina, desenvolveu e implementou essa abordagem revolucionária em lojas online e marketplaces, gerando aumento na conversão de vendas e satisfação do consumidor.
O Papel da recomendação no e-commerce
A importância das recomendações
A recomendação de produtos não é apenas um detalhe no e-commerce — ela é um motor de vendas.
Estudos indicam que consumidores têm 70% mais chances de finalizar uma compra quando recebem sugestões personalizadas.
Isso se torna ainda mais crítico em situações como:
- Produto esgotado: sem uma recomendação inteligente, o cliente abandona a compra.
- Alternativas de melhor custo-benefício: muitos consumidores buscam a melhor opção dentro de um orçamento específico.
- Complementos estratégicos: a sugestão de itens adicionais pode aumentar o ticket médio da venda.
Desafios enfrentados pelas lojas
Mas criar um sistema de recomendação eficaz não é simples.
Muitos e-commerces enfrentam problemas como:
- Ambiguidade nas buscas: consumidores podem descrever um mesmo item de muitas maneiras diferentes.
- Dados desatualizados: produtos fora de estoque sem aviso frustram clientes e prejudicam a experiência de compra.
- Sugestões irrelevantes: recomendações sem contexto afastam o consumidor e minam a confiança na marca.
O uso de Knowledge Graphs para recomendações
O que são Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs ou KGs)?
Knowledge Graphs são representações estruturadas que conectam dados e estabelecem relações semânticas entre eles.
No e-commerce, assim como nos marketplaces, um KGs pode armazenar e conectar informações como:
- Nome, descrição e especificações dos produtos.
- Preços e variações.
- Avaliações de clientes.
- Disponibilidade em estoque.
- Perguntas frequentes e dúvidas recorrentes dos consumidores.
Como os KGs (Knowledge Graphs) revolucionam as recomendações?
Ao utilizar um KGs (Knowledge Graphs), um sistema de recomendação se torna mais inteligente e eficaz, pois consegue:
- Interpretar relações entre produtos, sugerindo alternativas mais relevantes e compatíveis com a necessidade do cliente.
- Compreender o contexto da busca, considerando sinônimos e preferências do consumidor.
- Aprimorar a precisão das recomendações, analisando interações anteriores do cliente com produtos similares.
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Como a GoBots aplicou a tecnologia de Knowledge Graphs no e-commerce e marketplaces
A GoBots identificou que muitas lojas estavam perdendo vendas nos marketplaces, por não oferecerem recomendações inteligentes e decidiu agir.
O objetivo era criar algo que respondesse rapidamente às dúvidas dos consumidores e oferecesse sugestões personalizadas em tempo real.
Passo 1: coleta de dados
Para alimentar o KG, foram extraídas informações de diversas fontes, incluindo:
- Descrição dos produtos.
- Histórico de compras e buscas dos clientes.
- Interações com chatbots e perguntas frequentes.
Passo 2: Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Para entender melhor as intenções dos consumidores, a GoBots utilizou técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (PLN).
A inteligência artificial foi treinada para identificar:
- Intenção do usuário: exemplo: “Quais modelos similares vocês recomendam para um Iphone 12?” ou “Esse farol serve no meu Ford KA 2012?”
- Entidades mencionadas: nome do produto, marca, categoria.
- Contexto da conversa: perguntas sobre frete, prazo de entrega, compatibilidade, similaridade, etc.
Passo 3: construção do Knowledge Graph
Após coletar e processar os dados, o KG foi estruturado para criar relações como:
- “Este produto é similar a…”
- “Clientes que compraram X também compraram Y.”
- “Alternativa recomendada para produto indisponível.”
Passo 4: avaliação de performance
A GoBots testou a tecnologia em lojas parceiras e os resultados foram impressionantes:
- Redução no tempo de resposta para dúvidas frequentes.
- Aumento de 25% na conversão de vendas devido a recomendações mais precisas.
- Maior satisfação do cliente, que encontrou respostas e sugestões alinhadas às suas necessidades.
Conclusão
A recomendação de produtos baseada em Knowledge Graphs não é apenas uma tendência, mas uma necessidade no e-commerce moderno.
Ao transformar dados em insights acionáveis, os KGs melhoram significativamente a experiência do usuário e aumentam a conversão de vendas.
A GoBots provou, com casos reais, que essa abordagem funciona.
Combinando inteligência artificial, PLN e análise de dados, a empresa conseguiu levar recomendações para um novo patamar, ajudando lojistas a venderem mais e clientes a encontrarem exatamente o que procuram.
O futuro das recomendações no e-commerce está na personalização inteligente.
Se você quer que sua loja online acompanhe essa evolução e gere mais resultados, chegou a hora de investir nessa tecnologia.
Perguntas Frequentes (FAQs)
1. O que diferencia um Knowledge Graph de um sistema de recomendação tradicional?
Diferente dos sistemas tradicionais, que usam regras simples, o KG cria conexões inteligentes entre produtos, tornando as sugestões mais relevantes e personalizadas.
2. Como um KG pode lidar com mudanças frequentes no estoque?
O KG se atualiza constantemente, garantindo que apenas produtos disponíveis sejam recomendados.
3. Essa tecnologia é aplicável a qualquer tipo de e-commerce?
Sim! Desde pequenos lojistas até grandes marketplaces podem utilizar essa solução.
4. Qual o impacto do PLN na recomendação de produtos?
O PLN permite que o sistema compreenda melhor as perguntas dos clientes, tornando as recomendações mais precisas e naturais.
5. Como medir o sucesso de um sistema de recomendação baseado em KGs (Knowledge Graphs)?
As principais métricas são: aumento na taxa de conversão, precisão das recomendações e feedback positivo dos consumidores.
Se você quer transformar a experiência dos seus clientes e alavancar suas vendas, fale com a GoBots e descubra como podemos ajudar seu e-commerce a crescer com inteligência artificial!
Conteúdo criado a partir de: Knowledge Graph-based Product Recommendations on e-Commerce Platforms – Conferência IC3K em 2022
