Comparando Serviços
de Recomendação*
TUILUX
Inteligência em Recomendação
Janeiro/2012
1Baseado em: S. E. Aldrich, 2011, "Comparative Rating of Five Recommendations Solutions", Patricia Seybold Group
“Embora a eficácia da
recomendação seja o aspecto
mais importante de uma solução,
a decisão de compra depende da
cobertura geográfica, mercado
alvo, cuidado com os clientes,
expertise, escalabilidade e as
interfaces de controle das
recomendações.”*
2
O Mercado de Recomendação
SaaS
• Permite abordar gestores e não TI
• Discussões técnicas veem depois
• Facilita implantação e evolução da tecnologia
Algoritmos
• Originalidade, Propriedade Intelectual
• Como e de que forma as recomendações são
apresentadas
Foco
• Benefícios para o negócio
• Sucesso dos clientes
3
A Variável Mais Importante:
Eficácia
• Não há benchmark de mercado; para
avaliar a efetividade é preciso conduzir
seus próprios testes.
Deve ser possível fazer um teste A/B
(manual, baseado em busca, aleatório,
concorrente, etc.) para avaliar suas
recomendações.
4
Cinco Variáveis Comparativas
1. Informação e Acompanhamento
2. Estrutura das Recomendações
3. Gerenciamento das Recomendações
4. Integração e Operação
5. Desenvolvimento e Manutenção
5
1. Informação e
Acompanhamento
• Geografia
• Linguagem
• Mercado Alvo
6
2. Estrutura e Tipos de
Recomendação
• Estrutura:
– Suporte para regras: mais vendidos, listas
brancas, listas negras, etc.
– Fontes de dados: navegação, compras, infos de
redes sociais, notas (ratings), reviews, Adword,
termos de busca no site, etc.
– Canais: site, redes sociais, mobile, e-mail
• Tipos:
– Conteúdo
– Colaborativa
– Cross-selling
– Comportamental (behavioral)
– Híbridas 7
3. Gerenciamento das
Recomendações
• Painel analítico (analytics)
• Criação de relatórios customizados
• Controle sobre o número, tipo, local,
etc., das recomendações
• Disponibilidade de regras de controle
das recomendações (por categoria,
preço, tamanho, cor, etc.)
• Otimização de performance
8
4. Integração e Operação
• Serviços via API: gestão de dados,
criação de algoritmos customizados,
gestão de catálogo, gestão das
recomendações, etc.
• Métodos de integração: upload de
arquivos, captura de dados, via API
• Afiliados: integradores certificados,
parceiros de negócios, API projetada
para integração com plataformas,
parceria com plataformas, etc.
• Metadados: exportação para outras
aplicações
9
5. Desenvolvimento e
Manutenção
• Agilidade na correção de erros
• Recomendação como estratégia
• Melhoria e ampliação contínuas do
serviço
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Comparando Serviços
de Recomendação
TUILUX:
Inteligência em Recomendação
www.tuilux.com.br @tuilux (13) 3307 6494
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Comparando Serviços de Recomendação

  • 1.
    Comparando Serviços de Recomendação* TUILUX Inteligênciaem Recomendação Janeiro/2012 1Baseado em: S. E. Aldrich, 2011, "Comparative Rating of Five Recommendations Solutions", Patricia Seybold Group
  • 2.
    “Embora a eficáciada recomendação seja o aspecto mais importante de uma solução, a decisão de compra depende da cobertura geográfica, mercado alvo, cuidado com os clientes, expertise, escalabilidade e as interfaces de controle das recomendações.”* 2
  • 3.
    O Mercado deRecomendação SaaS • Permite abordar gestores e não TI • Discussões técnicas veem depois • Facilita implantação e evolução da tecnologia Algoritmos • Originalidade, Propriedade Intelectual • Como e de que forma as recomendações são apresentadas Foco • Benefícios para o negócio • Sucesso dos clientes 3
  • 4.
    A Variável MaisImportante: Eficácia • Não há benchmark de mercado; para avaliar a efetividade é preciso conduzir seus próprios testes. Deve ser possível fazer um teste A/B (manual, baseado em busca, aleatório, concorrente, etc.) para avaliar suas recomendações. 4
  • 5.
    Cinco Variáveis Comparativas 1.Informação e Acompanhamento 2. Estrutura das Recomendações 3. Gerenciamento das Recomendações 4. Integração e Operação 5. Desenvolvimento e Manutenção 5
  • 6.
    1. Informação e Acompanhamento •Geografia • Linguagem • Mercado Alvo 6
  • 7.
    2. Estrutura eTipos de Recomendação • Estrutura: – Suporte para regras: mais vendidos, listas brancas, listas negras, etc. – Fontes de dados: navegação, compras, infos de redes sociais, notas (ratings), reviews, Adword, termos de busca no site, etc. – Canais: site, redes sociais, mobile, e-mail • Tipos: – Conteúdo – Colaborativa – Cross-selling – Comportamental (behavioral) – Híbridas 7
  • 8.
    3. Gerenciamento das Recomendações •Painel analítico (analytics) • Criação de relatórios customizados • Controle sobre o número, tipo, local, etc., das recomendações • Disponibilidade de regras de controle das recomendações (por categoria, preço, tamanho, cor, etc.) • Otimização de performance 8
  • 9.
    4. Integração eOperação • Serviços via API: gestão de dados, criação de algoritmos customizados, gestão de catálogo, gestão das recomendações, etc. • Métodos de integração: upload de arquivos, captura de dados, via API • Afiliados: integradores certificados, parceiros de negócios, API projetada para integração com plataformas, parceria com plataformas, etc. • Metadados: exportação para outras aplicações 9
  • 10.
    5. Desenvolvimento e Manutenção •Agilidade na correção de erros • Recomendação como estratégia • Melhoria e ampliação contínuas do serviço 10
  • 11.
    Comparando Serviços de Recomendação TUILUX: Inteligênciaem Recomendação www.tuilux.com.br @tuilux (13) 3307 6494 11