Como Melhorar a Experiência do Usuário com Recomendações Personalizadas

A recomendação de itens e conteúdos personalizados é crucial para a experiência do usuário. Neste artigo, vamos explorar as etapas essenciais para a seleção de acervos e regras de negócios na recomendação, proporcionando sugestões de alta qualidade para cada usuário.

Seleção de Acervos e Regras de Negócios na Recomendação

A recomendação de itens e conteúdos para usuários é uma parte essencial da experiência em muitos sites e aplicativos atualmente. Para fazer boas recomendações personalizadas, existem algumas etapas importantes no processo que precisam ser seguidas. Uma dessas primeiras etapas é a seleção de acervos, onde se decide qual parte do catálogo total estará elegível para ser recomendada. Além disso, regras de negócios são frequentemente aplicadas para filtrar ainda mais os itens que podem ser recomendados em cada contexto.

• A recomendação de itens e conteúdos é essencial para a experiência do usuário em sites e aplicativos.
• Existem etapas importantes no processo de recomendação personalizada, incluindo a seleção de acervos e a aplicação de regras de negócios.
• A seleção de acervos determina quais partes do catálogo total estarão elegíveis para recomendação.
• Regras de negócios são aplicadas para filtrar os itens recomendados em cada contexto.

Filtros Temporais

Um dos filtros mais utilizados na seleção de acervos é o filtro temporal, onde se delimita um período de tempo específico dos itens que podem ser recomendados. Por exemplo, um site de notícias ou um aplicativo de streaming de vídeo pode querer recomendar apenas os itens mais recentes, como as notícias ou vídeos lançados nas últimas horas ou dias. Isso garante que o usuário receba conteúdos frescos e atualizados.

• O filtro temporal é amplamente utilizado na seleção de acervos para recomendação.
• Ele delimita um período de tempo específico dos itens que podem ser recomendados.
• Em sites de notícias ou aplicativos de streaming de vídeo, recomendar itens mais recentes garante conteúdos frescos e atualizados para os usuários.

Filtros de Categorias

Outro tipo muito comum de filtro na seleção de acervos é o filtro por categorias. Aqui, o objetivo é selecionar quais tipos ou categorias de itens farão parte das recomendações personalizadas.

• O filtro por categorias é comum na seleção de acervos para recomendação.
• Ele seleciona quais tipos ou categorias de itens farão parte das recomendações personalizadas.

Filtros de Conteúdo

Os filtros de conteúdo são essenciais para recomendações personalizadas em plataformas digitais que oferecem uma variedade de itens, como novelas, séries, filmes, livros, podcasts, entre outros. Eles permitem delimitar com precisão os tipos de itens elegíveis para recomendação em diferentes contextos.

• Área/departamento do produto: novelas, séries, filmes, livros, podcasts, etc.
• Gênero: comédia, drama, terror, romance, etc.
• Faixa etária: livre, 10+, 12+, 14+, 18+, etc.
• Disponibilidade geográfica: itens disponíveis apenas em certos países.
• Idioma

Personalização de Recomendações

A personalização das recomendações é fundamental para a satisfação do usuário em plataformas digitais. A capacidade de filtrar por área, gênero, faixa etária, disponibilidade geográfica e idioma permite que os usuários recebam sugestões alinhadas com suas preferências e interesses.

• Aplicativos infantis podem filtrar para recomendar apenas conteúdos adequados para todas as idades.
• Serviços de streaming podem personalizar recomendações por gênero, idioma ou disponibilidade geográfica de acordo com o perfil de cada usuário.

Importância da Definição de Categorias

A definição precisa das categorias que podem ser recomendadas é crucial para proporcionar resultados de alta qualidade e relevância aos usuários. Cada site ou aplicativo deve estabelecer suas categorias com base no modelo de negócio e tipo de acervo disponível.

• As categorias exatas variam de acordo com o modelo de negócio e tipo de acervo.
• Definir bem as categorias é essencial para resultados de maior qualidade.

Filtros de Consumo Prévio

Os filtros de consumo prévio consideram o histórico de interações do usuário com a plataforma, oferecendo recomendações personalizadas com base em itens previamente consumidos, comprados ou visualizados. Esses filtros contribuem significativamente para a experiência do usuário.

• Compre novamente: recomenda itens que o usuário já comprou antes, comum em sites de ecommerce.
• Continue assistindo: sugere conteúdos que o usuário começou a assistir mas ainda não concluiu, presente em plataformas como Netflix e YouTube.
• Descubra: recomenda itens que o usuário ainda não consumiu, visando a descoberta de novas opções relevantes.

Personalização com Base no Consumo Prévio

Os filtros de consumo prévio são essenciais para personalizar ainda mais as sugestões, destacando itens relevantes com base no histórico individual de cada usuário. Eles só podem ser aplicados em recomendações personalizadas, pois dependem do comportamento passado de cada usuário na plataforma.

• Os filtros de consumo prévio são aplicados com base no histórico individual de cada usuário.
• Contribuem para personalizar ainda mais as sugestões e destacar itens relevantes.

Filtragem de Itens

Depois que os itens elegíveis são filtrados através das regras de negócio mencionadas, ainda existe uma etapa muito importante: a priorização e ordenação da lista de recomendações.

• A filtragem de itens é crucial para garantir que apenas os mais relevantes sejam recomendados aos usuários.
• As regras de negócio desempenham um papel fundamental na seleção dos itens elegíveis para recomendação.
• A etapa de filtragem é essencial para garantir a qualidade das recomendações oferecidas aos usuários.

Priorização e Ordenação

Isso envolve ordenar os itens com base na relevância estimada para aquele usuário específico, geralmente usando uma abordagem de machine learning.

• A priorização e ordenação dos itens recomendados são fundamentais para oferecer uma experiência personalizada aos usuários.
• A relevância estimada para cada usuário desempenha um papel crucial na ordenação dos itens recomendados.
• O uso de machine learning é comum para estimar a relevância e priorizar os itens recomendados.

Impacto na Satisfação do Usuário

Essa ordenação tem um grande impacto na satisfação do usuário com as recomendações. Mostrar primeiro os itens com alta probabilidade de serem interessantes aumenta muito a utilidade prática dessas sugestões personalizadas.

• A ordenação dos itens recomendados influencia diretamente a satisfação do usuário com as recomendações.
• Priorizar itens com alta probabilidade de interesse melhora a utilidade prática das sugestões personalizadas.
• A satisfação do usuário é um aspecto crucial a ser considerado ao priorizar e ordenar as recomendações.

Apresentação das Recomendações

Além disso, a forma de apresentação das recomendações também influencia muito a experiência do usuário. Aspectos como design, layout, imagens, descrições, botões de ação e metadados apresentados tem grande efeito na taxa de cliques e engajamento com as sugestões.

• A apresentação das recomendações desempenha um papel significativo na experiência do usuário.
• Elementos visuais, como design, imagens e layout, impactam a taxa de cliques e o engajamento do usuário.
• Os metadados e descrições influenciam a forma como os usuários interagem com as recomendações apresentadas.

Boas Práticas para Seleção e Apresentação de Itens

Portanto, além da filtragem por regras de negócio e ordenação por relevância, é preciso cuidar da apresentação e formato final das recomendações que são exibidas na interface para o usuário.

• Além da filtragem e ordenação, a apresentação adequada das recomendações é essencial para oferecer uma experiência de qualidade ao usuário.
• Cuidar da apresentação e formato final das recomendações contribui para a satisfação e engajamento do usuário.
• A combinação de filtragem, ordenação e apresentação impacta diretamente a qualidade das recomendações oferecidas.

Conclusão

Uma boa seleção de acervos é fundamental para a geração de sugestões personalizadas de alta qualidade. Além disso, a filtragem, ordenação e apresentação dos itens recomendados também impactam diretamente na satisfação do usuário. Ao seguir boas práticas nessas etapas, é possível proporcionar uma excelente experiência personalizada.