Sistemas de Recomendação procuram recomendar informação e produtos (como computadores, máquinas fotográficas, filmes, videos, músicas, livros, páginas de internet, etc.) que possam ser de interesse do usuário, esses sistemas procuram e identificam padrões de interesse, perfil e consumo. A partir desses padrões os sistemas de inteligência artificial geram associações entre produtos e consumidores aplicando técnicas de filtragem colaborativa.
Sistemas de Recomendação processam as informações que o usuário dá ao site durante a navegação e entregam dicas de produtos relacionados aos gostos e interesses do consumidor, fazendo parte dos sistemas de Behavioral Targeting, ou Marketing Comportamental.
Porém só a utilização de Inteligência Artificial, Filtragem Colaborativa e outras técnicas computacionais não garantem o aumento de conversão, pois o consumidor precisa impactado de maneira positiva pelas recomendações, a seguir você encontrará dicas e melhores práticas de como direcionar o usuário-consumidor para uma melhor compra.
Elementos de uma vitrine
Título
- Utilize cores diferenciadas do layout do site;
- Utilize números: "60% das pessoas" constroi um fator de confiança na cabeça do consumidor.
Cores
- Utilize cores contrastantes que dêem destaque para a seção de recomendação. Cuidado para não sobrecarregar, a seção deve parecer como um anúncio.
Produtos
- Oferece sempre poucas opções. Apenas 3 ou 4 recomendações são suficientes.
Chamada para ação (Call-to-action)
- Se você utilizar mais de uma chamada pra ação, tenha uma como principal com maior destaque dentro da seção de recomendação.
Melhores práticas
Confira as melhores práticas para conseguir um maior índice de conversão de suas vitrines de recomendação.
Menos sempre é mais
Tente o Up-Sell, pelo menos o Cross-Sell
Exclua Recomendações
Descontos funcionam
Senso de urgência
Continue testando
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