Motor de Recomendação

O que é um motor de recomendação?

Um motor de recomendação é o sistema que decide quais produtos um cliente vê como sugestões — por exemplo, em seções “Você também pode gostar”. Ele analisa dados como histórico de navegação, histórico de compras e atributos de produtos, e normalmente utiliza filtragem colaborativa (com base no que clientes semelhantes compraram), filtragem baseada em conteúdo (com base em produtos semelhantes) ou um híbrido dos dois. O resultado são sugestões personalizadas que se adaptam conforme o comportamento do usuário e as mudanças no catálogo.

Por que um motor de recomendação é importante?

Sugestões relevantes ajudam os clientes a encontrar produtos que não descobririam por conta própria. Boas vendas cruzadas (cross-sell) e upsells aumentam tanto a taxa de conversão quanto o valor médio do pedido, pois o carrinho cresce sem a necessidade de tráfego extra. Nas páginas de categorias e produtos, o motor também atua como uma forma de IA na loja, orientando o cliente a continuar navegando em vez de deixá-lo chegar a um beco sem saída.

Casos de uso comuns

• “Produtos relacionados” nas páginas de produtos — alternativas ao item que o cliente está visualizando agora.
• Produtos complementares / “frequentemente comprados juntos” — acessórios que combinam com o produto principal, como uma etapa de upsell.
• Página inicial personalizada ou “recomendado para você” com base no comportamento anterior.
• Carrinhos vazios, resultados de busca e páginas de erro 404, onde as sugestões mantêm o cliente em movimento.
• E-mails com sugestões de produtos após uma compra ou sessão de navegação.

Perspectiva do Shopify

O Shopify possui uma API de Recomendações de Produtos integrada no endpoint /recommendations/products.json, que a maioria dos temas utiliza para buscar sugestões de forma assíncrona. Ela oferece suporte a intent=related (gerado automaticamente a partir de dados de pedidos e produtos) e intent=complementary. Os produtos complementares são configurados no aplicativo Search & Discovery, onde você também pode substituir manualmente as sugestões relacionadas. Para uma personalização mais avançada com base no comportamento individual, você normalmente precisará de um aplicativo de terceiros sobre a API padrão.