Como os algoritmos de recomendação ajudam a reter clientes

Publicado em 30/05/23 | Atualizado em 02/06/23 Leitura: 11 minutos

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Como os algoritmos de recomendação ajudam a reter clientes

Como os algoritmos de recomendação ajudam a reter clientes

Se você está buscando uma maneira eficaz de impulsionar sua área de customer experience, atuando ativamente na retenção de clientes, está na hora de começar a utilizar os algoritmos de recomendação a seu favor. Essa tecnologia tem o potencial de revolucionar sua abordagem, oferecendo uma experiência personalizada para cada perfil de cliente.

Como usuário e consumidor, você já deve ter notado essa ferramenta em ação principalmente dentro dos streamings e dos e-commerces. É utilizando essa estratégia que as empresas conseguem fornecer recomendações relevantes, mantendo o público mais próximo, engajado e satisfeito. 

Neste post, vamos explorar como os algoritmos de recomendação funcionam, situações em que a tecnologia é aplicada e como integrar essa estratégia ao seu negócio para reter seus clientes.  

Invista no DeLorean CX para trazer uma visão data-driven à sua empresa. 

O que são algoritmos de recomendação?

Os algoritmos de recomendação são sistemas que analisam os dados de comportamento do usuário para oferecer sugestões personalizadas de produtos ou serviços. Como mencionamos antes, eles são amplamente utilizados por empresas de e-commerce, varejo, streaming e SaaS – softwares como serviço. 

Utilizando inteligência artificial e auto machine learning, eles coletam e analisam informações relacionadas aos hábitos de consumo. 

É possível explorar o histórico de compras, quais produtos estão sendo visualizados, tempo de navegação em determinadas páginas e qualquer indicação sobre o comportamento do consumidor. 

Com base nesses dados, os algoritmos de recomendação identificam padrões e preferências do cliente, sugerindo itens que sejam relevantes para ele.

As sugestões podem ser apresentadas de várias maneiras, como ofertas personalizadas na página inicial de um site, emails, anúncios ou notificações push em aplicativos. 

Next Best Offer (NBO)

Dentro das estratégias de customer experience, os algoritmos de recomendação desempenham um papel fundamental na identificação do NBO, ou seja, a oferta ideal para o cliente naquela etapa da jornada de consumo. 

O objetivo do Next Best Offer é criar uma experiência de compra altamente personalizada, oferecendo a melhor proposta, no momento certo e pelo canal mais adequado para cada usuário.

Essa abordagem, baseada em inteligência de dados, permite que as empresas direcionem melhor suas campanhas e assumam uma postura ativa na retenção de clientes e na redução do churn

Para deixar mais evidente a diferença entre os termos, podemos dizer que os algoritmos de recomendação fazem a análise dos dados e identificam as oportunidades, enquanto o NBO é a oferta personalizada resultante desse processo.

Como essa tecnologia funciona?

Para compreender como chegamos ao NBO através dos algoritmos, precisamos entender melhor o que são as técnicas de machine learning. O aprendizado de máquina (como chamamos aqui no Brasil) se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos capazes de aprender a partir dos dados.

Em vez de seguir um conjunto de regras pré-definidas, ele permite que o algoritmo seja treinado com as informações disponíveis e crie padrões com base nesse processo.

Imagine que em um oceano de informações coletadas sobre os clientes, é a inteligência artificial e as técnicas de machine learning que vão navegar por isso. São esses recursos que avaliam e interpretam os dados para que os modelos de recomendação sejam criados e a melhor oferta (Next Best Offer) seja apresentada para cada consumidor. 

É dessa maneira que a nossa plataformas de data analytics opera. O DeLorean CX utiliza IA e machine learning para treinar automaticamente mais de 30 algoritmos.

A partir desse processo, identificamos qual modelo tem maior aderência para cada tipo de empresa, adequando as análises às demandas do seu negócio. Com a inteligência de dados, podemos detectar o churn com 3 meses de antecedência e utilizar o NBO para reverter a perda de clientes

Algoritmos de recomendação na retenção de clientes

Em uma estratégia data-driven, é comum ouvir falar sobre previsibilidade, ou seja, ter uma perspectiva sobre o próximo passo do cliente em sua jornada.

O que isso oferece às empresas é uma clareza sobre quais são os rumos daquele relacionamento e o que pode ser feito para obter o melhor resultado possível, tanto em retenção como em conversão.

Ao utilizar esses insights sobre o comportamento e, inclusive, sobre a probabilidade de churn, os algoritmos de recomendação podem antecipar as necessidades dos consumidores e oferecer soluções personalizadas.

Essa proatividade em relação às demandas dos usuários é o que pode reverter as taxas de abandono e facilitar a permanência dos clientes. 

Em um SaaS, por exemplo. Analisando os dados sobre as interações com a plataforma e os recursos mais utilizados, os algoritmos podem oferecer sugestões de serviços adicionais ou planos de upgrade que atendam às necessidades específicas daquele cliente.

Então, se antes ele fazia parte de um grupo de churn potencial, agora ele pode ser mantido e fidelizado com mais eficiência. 

Impactos do NBO nos negócios

Apesar do foco estar na retenção, o uso de algoritmos de recomendação também pode influenciar em outros aspectos das suas estratégias de customer experience. 

A área como um todo pode ser beneficiada com a otimização dos processos, direcionando as campanhas e os recursos com mais eficácia. Aqui, trazemos algumas vantagens em investir no NBO para melhorar a experiência do usuário e o sucesso das empresas:

Mais agilidade para a jornada do cliente

Boa parte das estratégias de CX estão centradas em melhorar a jornada do consumidor. Segundo dados da Statista, 75% dos consumidores não concluem suas compras, seja pelo preço, pelas condições de pagamento ou simplesmente pela dificuldade em escolher a melhor opção.

Então como garantir que o processo de decisão converta positivamente? 

Entre as estratégias, o uso de algoritmos de recomendação indicando a melhor oferta para cada cliente é uma maneira de acelerar esse fluxo. Tendo uma visão clara sobre o comportamento e as preferências do consumidor, é possível abordá-lo da maneira correta, mostrando exatamente o que ele quer, no momento ideal para converter.

Aumento de conversão

Com uma jornada mais ágil e fluída, a aquisição dos produtos e serviços também é maior. A customização oferecida pelo NBO desperta o senso de oportunidade do consumidor, tornando as chances de compra significativamente maiores. 

Outro ponto importante é que os algoritmos de recomendação podem despertar o interesse do cliente em adquirir itens ou recursos adicionais, aumentando o valor médio do pedido.

Uma loja de eletrônicos, por exemplo, pode sugerir acessórios complementares à um determinado produto. No caso de um smartphone, é possível indicar protetores de tela, capinhas, carregadores, cabos e fones de ouvido compatíveis ao modelo. 

Fidelização de clientes

Se o NBO é utilizado para a retenção de clientes, é claro que ele também desempenha um papel importante na fidelização desses usuários.

Depois de utilizar a personalização dos algoritmos para reconquistar os grupos em risco de churn, as recomendações dão continuidade à estratégia, propondo oportunidades de manter o público ativo a longo prazo. 

O uso do Next Best Offer torna a jornada sempre instigante para o cliente, antecipando quais serão suas próximas necessidades. Além disso, ele também pode ser utilizado para recompensar a fidelidade do usuário.

Oferecendo benefícios exclusivos, como descontos e brindes, as empresas fortalecem o vínculo com seus consumidores e incentivam a criação de promotores de marca.. 

Otimização das campanhas

A partir dos padrões encontrados pelos algoritmos de recomendação, é possível ter uma abordagem precisa e personalizada para cada perfil de usuário. 

Isso permite que as empresas otimizem suas estratégias de vendas, ajustando os produtos, as promoções e as condições de compra de acordo com as preferências e com as tendências de comportamento dos consumidores.

Dessa forma, os recursos e esforços podem ser direcionados aos grupos certos, garantindo eficiência para as campanhas comerciais. 

Como implementar algoritmos de recomendação 

Como comentamos antes, para implementar os algoritmos de recomendação em sua área de customer experience o primeiro passo é coletar dados relevantes sobre seus clientes.

Uma vez que as informações forem processadas e seu modelo de recomendação estiver funcionando, está na hora de começar a aplicá-lo em suas estratégias.

Para isso, defina quais são suas metas e que tipo de abordagem será necessária em cada etapa. No caso da retenção de clientes, o principal objetivo é despertar a atenção do público em risco de churn. 

Nesse cenário, os algoritmos de recomendação podem orientar alguns caminhos. Por exemplo:

  • oferecer novamente um produto ou serviço que o cliente já tem familiaridade; 
  • ofertar itens ou recursos adicionais, compatíveis com o histórico do consumidor; 
  • provocar a compra impulsiva através de descontos competitivos e benefícios exclusivos. 

 

Para saber qual é a melhor opção para cada perfil, o ideal é fazer a clusterização de clientes, que é a divisão do público a partir dos padrões de comportamento e das preferências.

Tendo grupos segmentados e bem definidos, é possível identificar qual dessas estratégias de retenção tem maiores chances de conversão, a partir dos interesses e demandas desses consumidores. 

Um grupo com boa rentabilidade e baixa frequência, pode se interessar por upgrades ou produtos complementares. Já um grupo que não consome há muito tempo, pode ser atraído pelo resgate de ofertas passadas ou por novas promoções.

O importante é conhecer essas diferenças e avaliar a melhor maneira de explorar cada uma. 

Depois que as estratégias estão em prática, entra em jogo o monitoramento constante dos resultados. No DeLorean CX você tem total autonomia para acompanhar as métricas pelo dashboard e ir adaptando seu plano de ação através dos dados. 

Exemplos do uso de NBO em diferentes áreas

Os algoritmos de recomendação podem ser explorados em diversos contextos, não importa o tamanho da empresa ou seu segmento. O que vai possibilitar ou não o uso dessa estratégia são os dados. 

O e-commerce e o varejo, por exemplo, apresentam o NBO para oferecer descontos atrativos ou indicar produtos complementares aos itens que os clientes estão visualizando ou comprando.

Se você já navegou por um site de moda, deve ter notado que ao adicionar uma peça ao carrinho, outros acessórios são recomendados para completar o look. 

Já no setor financeiro, os algoritmos podem indicar produtos e serviços com base no perfil e nas necessidades do cliente. Um banco pode oferecer um cartão de crédito com recompensas exclusivas para um cliente que demonstrou interesse em viagens; ou um programa de empréstimo para um usuário que acaba de abrir o CNPJ da sua empresa.

O mercado de SaaS utiliza o NBO para melhorar a experiência do usuário e aumentar a aquisição de recursos adicionais ao software.

Em um sistema de gerenciamento de projetos, por exemplo, os algoritmos de recomendação podem indicar a integração com outras ferramentas ou a contratação de serviços avançados para a otimização dos processos. Isso ajuda os usuários a aproveitarem ao máximo o sistema e aumentarem sua percepção de valor do produto.

Além disso, outra aplicação conhecida dos algoritmos de recomendação é na personalização da experiência do usuário em sites e aplicativos, principalmente dentro dos streamings.

Com base no histórico de navegação, o modelo pode sugerir novos jogos, músicas, filmes e séries que atendam os interesses e hábitos dos clientes, mantendo-os engajados e ativos por mais tempo. 

Invista nos algoritmos de recomendação

Apesar de lidar com técnicas avançadas e alta tecnologia, o uso dos algoritmos de recomendação não está tão distante quanto parece. Muito pelo contrário. Plataformas de data analytics, como o DeLorean CX, já possuem essa solução integrada à análise dos dados. 

O NBO é um recurso a ser explorado principalmente em uma estratégia ativa para a retenção de clientes. Ao integrar os dados da sua empresa ao sistema, é possível traçar um plano de ação completo.

Os impactos vão desde a clusterização dos usuários, até a detecção antecipada do churn e o uso do Next Best Offer para reverter essas estimativas. 

Para saber como os algoritmos de recomendação podem orientar as decisões da sua empresa, venha bater um papo com a nossa equipe. Podemos testar a efetividade da plataforma no seu modelo de negócio e mostrar todo o potencial dos dados para seu customer experience.

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