Ferramentas de Recomendação Inteligente para Aumentar Taxa de Conversão
1. Usando Ferramentas de
Recomendação Inteligente para
Aumento da Taxa de Conversão
Helder Knidel
Leandro Nunes de Castro
EcommerceLive 2011, SP 06/05/2011
2. “We don’t make money
when we sell things, we
make money when we help
customers make purchase
decisions.”
Jeff Bezos, Amazon.com
3. Usando Ferramentas de
Recomendação Inteligente para
Aumento da Taxa de Conversão
Como Vender O que é
Melhor? Recomendação Inteligente?
Mais visitantes Fidelização
qualificados Mais vendas
por visitante
7. Princípios
4. Regras são Pesadas e Ineficientes
Se banana e maçã, então pêra
...
Se arroz e feijão, então carne
Leite Pão
Cereais Leite Broa
Manteiga Cereais
Chocolate
Pão Café
Ovos Açúcar
Pão Café
Iogurte
Adoçante
9. Recomendação como Estratégia
MONITORE
• Padrões comportamentais
• Contexto e intenções
• Aspectos sociais
APRENDA
• Preferências e necessidades
• Tendências
• O que realmente importa
ENTREGUE
O produto certo, para a pessoa
certa, na hora certa!
10. Plataforma de Recomendação
Entregue
Plataforma de
Recomendação
Aprenda:
como Estratégia
comportamento,
contexto, Usuários
necessidades
Conteúdo
Contexto
Monitore
12. Dentro da Loja Virtual
O que nem os clientes sabiam que desejam
Produtos Acessórios
Blá, blá, bla
Blá, blá, bla
R$ 111,11
Produtos Similares
Ajudando os clientes a encontrarem o que desejam
15. Efetividade em Múltiplos Canais
Cliente é impactado por algo Cliente é fidelizado pela
relevante e personalizado e é padronização e retorna à loja
levado à loja
Rede Social E-mail
Loja Virtual
Cliente encontra e compra o que
quer e o que nem sabia que queria
16. Resultados
• Receita: aumento de 5% a 15% no faturamento
• Engajamento: 12% a 18% dos Visitantes se Engajam
com as Recomendações (VER)
• Tíquete Médio: 30% a 70% de aumento nos VERs
• Itens por Pedido: 20% a 40% de aumento nos VERs
• Taxa de Conversão: 2x a 4x de aumento nos VERs
• Economia de Tempo da Equipe: eliminação da gestão
manual de produtos
• E-mail Personalizado: até 70% de aumento na taxa de
abertura
* Nros provenientes de: CoreMetrics; Exact Target
17. 3 Lições
# 1: Mantenha o equilíbrio # 3: Meça tudo!
entre Dados e Algoritmos o
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# 2: Encontrar itens correlacionados não é
difícil. Decidir O quê? Como? Quando? e
Para Quem? Mostrar, é difícil.
18.
19. Muito Obrigado!!
Dúvidas?
Comentários?
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