Sistemas de Recomendação

Personalização que Converte

Sistemas de recomendação são responsáveis por até 35% das vendas em grandes e-commerces. Nossa solução traz esse poder para empresas de todos os portes.

Tipos de Recomendação

Filtragem Colaborativa

“Usuários similares a você também compraram…”

• Baseada em comportamento de usuários
• Não requer descrição de produtos
• Descobre padrões não óbvios

Baseada em Conteúdo

“Porque você gostou de X, vai gostar de Y…”

• Baseada em atributos dos itens
• Funciona para novos itens (sem histórico)
• Explicável para o usuário

Híbrida

Combinação das abordagens:

• Melhor dos dois mundos
• Resolve cold start
• Maior diversidade

Contextual

Considera o momento:

• Hora do dia
• Localização
• Dispositivo
• Histórico recente

Aplicações

”Você também pode gostar”

Recomendações na página de produto:

• Produtos similares
• Frequentemente comprados juntos
• Complementos

”Recomendados para você”

Homepage e emails personalizados:

• Baseado em histórico completo
• Considerando preferências
• Novidades relevantes

”Complete sua compra”

No carrinho:

• Cross-sell inteligente
• Upsell contextual
• Kits e combos

”Baseado no que você viu”

Retargeting inteligente:

• Produtos visitados
• Categorias de interesse
• Abandono de carrinho

Arquitetura

Pipeline de Dados

Eventos → Processamento → Feature Store → Modelos → API
(cliques, compras,        (agregações,     (treinamento)
 buscas, views)           perfis)

Serving

Request → Candidatos → Ranking → Filtros → Top N
          (retrieval)  (scoring) (regras)

Feedback Loop

Recomendações → Interações → Métricas → Retraining

Métricas

Online (em produção)

• CTR: Click-through rate das recomendações
• Conversion Rate: Compras originadas de recomendações
• Revenue per Session: Impacto no faturamento
• Coverage: % do catálogo recomendado

Offline (desenvolvimento)

• Precision@K: Relevância dos top K itens
• Recall@K: Cobertura de itens relevantes
• NDCG: Qualidade do ranking
• Diversity: Variedade nas recomendações

Cold Start

Estratégias para novos usuários e itens:

Novo Usuário

• Recomendações populares inicialmente
• Onboarding com preferências
• Migração rápida para personalização

Novo Item

• Baseado em atributos (content-based)
• Exploração controlada
• Boost inicial para novidades

Implementação

Fase 1: Dados

• Instrumentação de eventos
• Histórico de interações
• Catálogo de produtos
• Perfis de usuários

Fase 2: Modelagem

• Escolha de algoritmos
• Treinamento e validação
• A/B testing de abordagens

Fase 3: Integração

• APIs de recomendação
• Widgets de frontend
• Integrações de email
• Personalização de busca

Fase 4: Otimização

• Análise de métricas
• Experimentos contínuos
• Ajuste de modelos
• Expansão de use cases

Tecnologias

• Retrieval: Approximate Nearest Neighbors (FAISS, Pinecone)
• Ranking: XGBoost, Neural Networks
• Serving: Redis, Feature Stores
• Experimentação: A/B testing platforms