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melhorando)os)KPIs)do)seu)e:commerce.)
Francesco)Cardi)
francesco@chaordic.com.br)
São)Paulo,)25.08.2012)
8. “ Não)somente)ajudamos)os)leitores)a)
encontrar)livros:)com)
recomendações)personalizadas)
baseadas)nos)padrões)que)
observamos,)também)ajudamos)os)
”
livros)a)encontrar)leitores.)
Jeff)Bezos)
9. “ 30%-das-vendas-da-Amazon-
são)dirigidas)por)
recomendações)baseadas)no)
comportamento)de)compra)
”
dos)usuários.)
Manyika,)et)al.,)2011,)McKinsey)Global)Instute)
10. “ 77%-dos-compradores-online-
fazem)compras)adicionais)em)
função)de)recomendações)
”
personalizadas.)
E:tailing)Group)
23. Quandade)
-
X-
qualidade-
Melhor)não-
recomendar-do)que)
recomendar)mal.)
Buscar)o)equilíbrio)
entre)cobertura-e)
asserCvidade.)
24. Muito)know%how)
especialista)para)gerar)boas)
recs)de)forma)sistemáca) )
Dezenas)de)algoritmos)de)inteligência)arficial)
Geração)e)teste)contínuo)de)novas)regras)de)negócio)
Plataforma)na)nuvem)totalmente)escalável)e)elásca)
26. Quem)personaliza)bem)mede )
os)resultados)das)recomendações)
Análise)QualitaCva)) Análise)QuanCtaCva))
Amostra)pequena) Métricas)diretas)
)
do)universo,)
Métricas)indiretas)
importante)para)
verificar)o)nivel)de) &)comparavas)
)
maturidade)) Teste)A/B)
29. Análise-quanCtaCva)
métricas)indiretas)
Aumento)na)conversão)de)usuários)
Aumento)de)vendas)
Aumento)de)returning-visitors-/)fidelidade)
)
30. Teste-A/B)
mul:página)
Como-funciona:-2)grupos))
)))))))))))))))))))))))))))))))Consistência)/)gestão)cookies):)logs)
)
Muito-ruído-O>-muita-estaQsCca-
Resultados-com-janela-de-(in)certeza-estaQsCca-
35. 1-
O)seu)site)oferece)boas-
recomendações,)no)momento-
certo,)com)alta-asserCvidade)
e)bem-comunicadas?)
Teste)de)personalização)(1/3))
37. 3-
O)seu)site)mede-os-
resultados,)diretos)e)indiretos,)
das)recomendações)
personalizadas?)
Teste)de)personalização)(3/3))