Sistemas de Recomendação Aplicados a Web. Como converter visitantes em compradores
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- Otávio Pinhal Carrilho
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1 Sistemas de Recomendação Aplicados a Web Como converter visitantes em compradores
2 Arthur Fortes da Costa Bacharel em Ciência da Computação Centro de Ensino Unificado de Teresina (CEUT) 2012 Desenvolvedor Back end Python (2010) Mestrando em Sistemas Web e Multimídia Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo Enfoque em Sistemas de Recomendação e Agrupamento de Dados
3 Rafael Martins D Addio Bacharel em Ciência da Computação Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-Minas) 2012 Mestrando em Sistemas Web e Multimídia Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo Enfoque em Sistemas de Recomendação e Processamento de Linguagens Naturais
4 A Web
5 A Web Três momentos: - Web 1.0: início dos anos 90 até início dos anos Web 2.0: meados de 2000 até o presente - Web 3.0: o futuro
6 Web 1.0 Conteúdo estático Webmaster Fluxo unidirecional de Informação
7 Web 2.0 Conteúdo dinâmico Blogs Redes Sociais Fluxo bidirecional de Informação
8 Web 3.0 Web Semântica Web Inteligente Base de Dados Mundial
9 Web 3.0 Conhecimento gerado a partir de Mineração de Dados Usuário Usuários
10 Antes...
11 Agora...
12
13
14 Solução?! Sistemas de Recomendação!
15 Sistemas de Recomendação Sistemas baseados e moldados especificamente para o usuário Filtragem de conteúdo baseada única e exclusivamente nas preferências das pessoas que o acessam
16 A lot of times, people don't know what they want until you show it to them. -Steve jobs
17 Recomendação está presente no dia-a-dia das pessoas Sei que você gosta de filmes de ação, você deveria assistir Os Mercenários! Já ouviu o novo CD do AC/DC? Está excelente!
18 Porque não adicionar este conceito aos websites?
19 Por que utilizar Sistemas de Recomendação? Sobrecarga de Informação Milhares de artigos, postagens, músicas, filmes e produtos sendo lançados diáriamente Netflix: 2/3 dos filmes assistidos vêm de Recomendação Amazon: 38% das vendas são de recomendação (fonte: Celma e Lamere, ISMIR 2007)
20 Onde há Sistemas de Recomendação?
21 O que pode ser recomendado? Filmes Produtos Música Livros Artigos Programas de TV Lugares Alimentação, etc Basicamente: O QUE VOCÊ QUISER!!
22 E como esses sistemas funcionam?
23 O que um Sistema de Recomendação precisa? Usuários Produtos Interações Explícitas Implícitas
24 Interações Explícitas Notas Comentários ou revisões
25 Interações implícitas Cliques Histórico de visitação de páginas Tempo na página Favoritação
26 O que um Sistema de Recomendação faz? Prevê a nota que um usuário atribuiria a um item que ele não avaliou anteriormente e/ou Gera listas de recomendação baseando-se na afinidade/similaridade da preferência de um usuário com um item desconhecido
27 Filtragem Baseada em conteúdo Usuários recebem sugestões de itens que são similares àqueles que ele considera interessante
28 Filtragem baseada em conteúdo Principais problemas: Sobre-especialização: usuário não recebe itens que ele possa gostar mas que fujam de um pré-estabelecido contexto Análise Limitada de Conteúdo: dois produtos com mesmas descrições são idênticos para o sistema
29 Filtragem colaborativa Usuários recebem sugestões de itens que usuários de preferências similares demonstraram interesse
30 Filtragem colaborativa Principais problemas: Esparsidade: número de interações é pequeno em relação ao número de usuários e itens Partida-fria: Usuários novos recebem recomendações ruins Itens novos são difíceis de ser recomendados
31 Sistemas Híbridos Utilização de dois ou mais paradigmas em conjunto Objetivo: uso de múltiplas abordagens de maneira que uma reduza as deficiências da outra.
32 Como são avaliados? Uso de bases de dados prontas Conjunto de treinamento e teste Predição de notas: Medidas de erro (RMSE) Recomendação em listas: Medidas de precisão de rankings K, MAP)
33 Por onde começar?
34 Leituras Recommender Systems Handbook. Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B., Kantor, P.B. (Eds.), 2011, XXIX, 842p ook/
35 Leituras Artigos de conferências: ACM RecSys WebKD: Web Knowledge Discovery and Data Mining ACM KDD: Knowledge Discovery and Data Mining SIGIR: Information Retrieval ICWSM: Weblogand Social Media WIC: Web Intelligence
36 Ferramentas MyMediaLite Biblioteca de recomendação desenvolvida em C# Web-site: Lenskit Toolkit de recomendação desenvolvido em Java Web-site: CRAB Framework de recomendação desenvolvid em Python Web-site:
37 O ecossistema do e-commerce
38 A cadeia do e-commerce Comparadores de preços Marketing Logística Mídias Sociais Pagamentos On-line Segurança Web Analytics Plataformas SEO Sistemas de Recomendação
39 Plataformas Expectativa da Empresa Compatível com os novos scripts, como Google Analytics, Adwords, etc. SEO e soluções de segurança Ferramentas para criar promoções Geração de Relatórios Frontend atraente e com identidade Flexibilidade Ferramentas de personalização
40 Plataformas Expectativa dos Clientes Múltiplos meios de pagamento Layout limpo, rápido e de fácil navegação (usabilidade) Cupom de descontos Grande variedade e oferta de produtos Produtos relacionados com o seu interesse
41 Métricas (O Que São e Para que Servem? ) Onde e por quê os visitantes abandonam o processo de compras? Qual a usabilidade da loja? Quais ações de marketing são efetivas? Qual a origem dos visitantes? O que as pessoas fazem no site? Quais tags geram visitas e vendas? Quais ferramentas melhoram as vendas? Fonte: slideshare.net/gestahipermidia
42 Principais Desafios dos E-commerces
43 Principais Desafios dos E-commerces O que é taxa de conversão? Baixas taxas de Conversão Taxa de conversão = Número de Compras Número de visitantes únicos Baixo Envolvimento
44 O Que é Envolvimento? Eu compro naquela loja por que lá eu sou Eu.
45 Por que Precisamos Aumentar a Conversão? Psicologia da Compra e Competitividade - Compra por impulso - Ambiente propício a comparações - Baixo custo da pesquisa - Qualificação e racionalidade do consumidor - Físico x virtual - Usabilidade - Credibilidade - Intangibilidade da venda virtual
46 A Estratégia Atual do E-Commerce Brasileiro Alto investimento em atração de tráfego: TV, Mailings, SEO, Links Patrocinados, etc.
47 O Que Falta? Transformar o tráfego gerado em receita!
48 O Amadurecimento do Mercado Mercados amadurecidos sabem que otimizar a taxa de conversão é complementar à atração de tráfego Uma pequena melhoria na taxa de conversão corresponde a um aumento significativo de receita
49 Venda para Pessoas e Não Computadores Ferramentas de Conversão
50 Como Transformar Tráfego em Conversão? Transformando visitantes em clientes através de Serviços Inteligentes de Recomendação
51 Serviços de Recomendação Geram sugestões personalizadas, melhorando a experiência e potencializando vendas Os serviços de recomendação podem e devem ser facilmente aplicados à sua loja virtual, ajudando seus clientes a fazer escolhas inteligentes e aumentando suas vendas
52 Os serviços de recomendação personalizada formam um guia indispensável no processo de escolha de produtos em um e- commerce e visam sugerir o produto mais atraente para cada cliente, em cada contexto, antes da perda de sua atenção. Essa sugestão pode ser feita através de vitrines personalizadas dentro da loja ou disparando s com produtos selecionados exclusivamente para cada cliente. Artigo publicado na revista E-Commerce Brasil, Ano 2, Edição 1.
53 Como Funciona? Capturar informações sobre os produtos Capturar as informações sobre as interações do usuário Aplicar Algoritmo de recomendação Mostrar itens recomendados Monitorar e analisar a efetividade da recomendação
54 Abordagens de Recomendação Baseada em Conteúdo: Analisa as características dos produtos Filtragem Colaborativa: Usa informações sobre as avaliações dos usuários Cross-Selling: Venda de um item adicional ao cliente; implementado usando diferentes abordagens Behavioral Targeting: Usa informações comportamentais para encontrar padrões de consumo e recomendar Híbrida: Duas ou mais abordagens combinadas
55 Por que Utilizar um Serviço de Recomendação? Porque Porque precisamos ajudar os clientes a comprarem! As pessoas não encontram o que querem ou não sabem o que querem.
56 Quais os Benefícios? Transformar visitantes em clientes: Permite que o visitante conheça produtos, serviços, pessoas, etc. que ele não conheceria sem o auxílio de uma ferramenta de personalização inteligente Estimular as vendas cruzadas: Oferta itens altamente relacionados ao perfil do usuário, aumentando a probabilidade de venda e elevando o valor do ticket médio Fidelizar usuários: A personalização da experiência de compra resulta em fidelização e tem influência direta sobre o fluxo futuro de usuários.
57 Principais Pontos de Recomendação no Site Home Página do Produto Carrinho Finalização de Compra
58 Home Recomendamos (hoje) para você Novidades para você Em breve para você Mais vistos (populares) Mais comprados (populares) Últimos produtos visualizados
59 Página de Produto e Carrinho Quem comprou X também comprou Y Quem viu X comprou Y Quem viu X também viu Y Mais populares (por categoria) Produtos relacionados / Visualmente similares Agregando valor: Publicidade
60 Recomendação no Processo de Checkout
61 O Que é o Processo de Checkout São os passos entre o carrinho e o fechamento do pedido.
62 Conversão x Checkout Pelo menos 59.8% dos clientes potenciais abandonam o carrinho de compras.* Questões: taxa? * C. Holst, Fundamental Guidelines of E-Commerce Checkout Design, 06/04/2011, Smashing Magazine. Por que essa taxa é tão elevada? Existem erros básicos a serem evitados? Há dicas ou regras que devem ser seguidas para reduzir essa Há formas de aumentar a conversão no processo de checkout?
63 Algumas Dicas* 1. Mostre os passos 2. Mostre os ícones de pagamento 3. Adicione instruções onde necessário 4. Explicite os tempos de processamento 5. Explique os campos 6. Ajude com códigos de segurança 7. Forneça um link para o carrinho 8. Inclua links para chats 9. Mostre claramente erros 10. Não solicite informações desnecessárias * P. Hazelton, 10 Ecommerce Checkout Strategies, (24/02/2011), Practical Ecommerce - Insights for Online Merchants.
64 Amazon.com: O maior comércio eletrônico do mundo Faturamento em 2010: US$ 34,20 Bilhões 1/3 do faturamento vem de recomendação Faturamento por recomendação em 2010: US$ 11,40 Bilhões R$ 18,40 Bilhões Fonte:Wikinvest.com
65 Faturamento do Comércio Eletrônico Brasileiro em 2010 Faturamento em 2010: R$ 14,8 Bilhões R$ 14,8 Bilhões < R$ R$ 18,40 Bilhões A Amazon vendeu mais com recomendação do que todo mercado brasileiro em 2010! Fonte:Webshoppers.com
66 Nós não fazemos dinheiro quando vendemos produtos, fazemos dinheiro quando ajudamos os clientes a tomarem decisões de compras. Jeff Bezos, Amazon.com
67 Resultado do uso de Recomendação Receita: aumento de até 20% no faturamento Engajamento: até 18% dos Visitantes se Engajam com as Recomendações (VER) Itens por Pedido: até 40% de aumento nos VERs Taxa de Conversão: até 4x de aumento nos VERs Personalizado: até 70% de aumento na taxa de aderência * Fonte: CoreMetrics; Exact Target
68 Comparando Serviços de Recomendação Embora a eficácia da recomendação seja o aspecto mais importante de uma solução, a decisão de compra depende da cobertura geográfica, mercado alvo, cuidado com os clientes, expertise, escalabilidade e as interfaces de controle das recomendações.
69 Obrigado ;)
70 Sistemas de Recomendação Aplicados a Web Como converter visitantes em compradores Arthur Fortes da Costa fortes.arthur@gmail.com Rafael D addio rmartins.daddio@gmail.com
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