Descubra como implementar um sistema de recomendação de cursos para manter colaboradores engajados. Aprenda com a análise do sistema da Netflix e aplique as principais características para solucionar a perda de clientes na plataforma JMP.
Contexto e Problema
A plataforma JMP é um sistema B2B de análise de performance e aprendizado para colaboradores de uma empresa. Nela, os colaboradores têm acesso a diversos cursos e conteúdos para seu desenvolvimento. Foi identificado que muitos colaboradores param de acessar a plataforma e assistir aos cursos depois que tiram a primeira certificação. Isso está gerando perda de clientes. Uma possível solução pensada para este problema é implementar um sistema de recomendação de cursos similar ao que a Netflix utiliza para filmes e séries, onde o usuário recebe sugestões personalizadas com base em seus interesses e comportamento na plataforma. O objetivo é manter o colaborador engajado, assistindo mais cursos de forma contínua ao receber recomendações relevantes.
- A plataforma JMP é um sistema B2B de análise de performance e aprendizado para colaboradores de uma empresa.
- Os colaboradores têm acesso a diversos cursos e conteúdos para seu desenvolvimento.
- Muitos colaboradores param de acessar a plataforma e assistir aos cursos depois que tiram a primeira certificação, o que está gerando perda de clientes.
- Uma possível solução é implementar um sistema de recomendação de cursos similar ao da Netflix, para manter o colaborador engajado.
Passo 1: Buscar uma Referência
A Netflix foi definida como principal referência para análise.
- A Netflix foi escolhida como referência para análise de sistemas de recomendação.
- A escolha da Netflix como referência se deve à sua expertise em recomendações personalizadas.
Estabelecer Palavras-Chave
Ao realizar uma busca por informações sobre sistemas de recomendação, é crucial entender quais são as palavras-chave mais relevantes. No caso da Netflix, algumas das principais palavras-chave utilizadas são: Recommendation system, Netflix recommendation system e How Netflix recommendation works.
- Utilização de palavras-chave específicas para obter informações sobre sistemas de recomendação
- Relevância das palavras-chave na busca por documentações e artigos sobre o tema
- Aplicação das palavras-chave no Google para encontrar informações relevantes
Métricas e Indicadores
Para uma análise abrangente, é fundamental identificar os indicadores e métricas importantes relacionados aos sistemas de recomendação. Alguns dos indicadores e métricas relevantes incluem os tipos de sistemas de recomendação utilizados, as regras de negócio e critérios aplicados, a complexidade de implementação e custos, a necessidade de machine learning e cientistas de dados, e as formas de melhoria contínua do sistema.
- Identificação dos tipos de sistemas de recomendação utilizados
- Análise das regras de negócio e critérios aplicados no contexto de recomendação
- Avaliação da complexidade de implementação e custos associados aos sistemas de recomendação
- Reconhecimento da importância do machine learning e cientistas de dados na implementação de sistemas de recomendação
- Consideração das estratégias de melhoria contínua do sistema de recomendação
Compreender e Projetar
Ao compreender como o sistema de recomendação funciona na Netflix e identificar pontos que podem ser aplicados ou adaptados para outras plataformas, como a JMP, é possível destacar algumas características fundamentais. Na Netflix, o sistema de recomendação é baseado em interações do usuário, similaridade de perfis e met
- Identificação das principais características do sistema de recomendação da Netflix
- Entendimento de como o sistema de recomendação da Netflix pode ser aplicado ou adaptado para outras plataformas
- Relevância das características do sistema de recomendação para outras plataformas
Recomendação Personalizada de Conteúdo
Informações como gênero, categoria, elenco, ano de lançamento também são utilizadas para recomendar títulos relacionados ao histórico e preferências de cada usuário.
- Personalização de recomendações com base no histórico e preferências do usuário
- Utilização de informações como gênero, categoria, elenco e ano de lançamento
- Melhoria da experiência do usuário ao recomendar conteúdo relevante
Fatores Considerados na Recomendação
Além disso, também são levados em conta: dispositivo utilizado (TV, celular, etc), horário do dia e tempo médio de uso da plataforma.
- Consideração do dispositivo utilizado para visualização do conteúdo
- Adaptação das recomendações de acordo com o horário do dia
- Levando em conta o tempo médio de uso da plataforma para recomendações personalizadas
Algoritmos de Machine Learning
Todos esses dados servem de entrada para algoritmos de machine learning que filtram e ranqueiam as recomendações exibidas em cada perfil.
- Utilização de algoritmos de machine learning para filtrar e ranquear recomendações
- Melhoria contínua das recomendações com base nos dados coletados
- Personalização das recomendações de acordo com o perfil de cada usuário
Aplicação no JMP
Alguns insights identificados na documentação da Netflix que podem ser úteis para implementar um sistema similar de recomendação de cursos no JMP:
- Utilização de diferentes tipos de recomendação: interações, similaridade e metadados
- Direcionamento de recomendações com base em perguntas iniciais sobre cargo, área de atuação e principais interesses
- Aplicação de algoritmos de machine learning para aprimorar o sistema de recomendação
- Realização de testes A/B e pesquisas de satisfação para obter feedback e melhorar as recomendações
Implementação de Sistema de Recomendação
O tipo de sistema baseado em metadados dos cursos parece ser o mais simples para implementar primeiro, aproveitando categorias já existentes na plataforma JMP.
- Simplicidade na implementação inicial com base em metadados dos cursos
- Aproveitamento das categorias existentes na plataforma para direcionar recomendações
- Evolução gradual do sistema com base em dados e resultados de experimentos
Análise Estruturada de Benchmark
Este caso demonstra bem como realizar uma análise estruturada de benchmark quando se deseja aplicar uma tecnologia existente em um novo contexto ou produto.
- Importância de realizar análise estruturada de benchmark ao implementar tecnologias em novos contextos
- Documentação dos insights e decisões para embasar o planejamento técnico e de negócios
- Incremento e otimização contínuos do sistema com base em experimentos reais e novas informações
Conclusão
A análise estruturada de benchmark é essencial para implementar tecnologias existentes em novos contextos. Documentar insights e decisões embasa o planejamento técnico e de negócios, permitindo aprimoramentos contínuos baseados em experimentos reais.
