Sistemas de Recomendação: aplicações

Recomendações estão em grande parte presentes no processo natural de tomada de decisão humana. Diante da gama cada vez maior de opções, empresas investem para superar os desafios de customizar sugestões de forma a engajar seus clientes e obter retornos financeiros. Com base na análise de dados coletados de usuários, as corporações automatizam as recomendações por meio de IA. Utilizando informações explícitas, tais como avaliações e comentários dos indivíduos, ou implícitas, tais como históricos de busca, cliques, navegação, compras e devoluções, os sistemas de recomendação são alimentados com dados e evoluem para oferecer itens de forma mais assertiva de acordo com características, hábitos e outras informações que aprende sobre os usuários.

Provando ser de grande relevância, os sistemas de recomendação não apenas ajudam os usuários a lidarem com a sobrecarga de informações, mas também proporcionam a personalização e a qualidade da experiência e navegação em sites de vendas ou relacionamentos, por exemplo. Porém, embora os indivíduos estejam em grande parte dispostos a fornecer informações em troca de recomendações mais eficientes, há a preocupação com a segurança daquilo que compartilham com as empresas. As regulamentações de privacidade têm exigido das companhias, portanto, clareza e transparência sobre o ciclo dos dados de seus clientes. Assim, por meio de regras básicas de privacidade e segurança de informações, afinal, a adoção de IA tem se tornado mais acessível para pequenos varejistas.

Bastante poderosos, os sistemas de recomendação estão presentes em plataformas populares de compras e entretenimento. Desde sugestões de livros, músicas, filmes ou séries à mercadorias e bens de consumo, incluindo indicações de amizades em comum ou por afinidade profissional, as recomendações precisam ocorrer de forma bastante rápida e ágil, com o objetivo de encontrar itens que cativem o interesse e encorajem o usuário a fazer a interação desejada. Alguns dos exemplos mais comuns são:

• entre os pioneiros do amplo uso de sistemas de recomendação, o comércio eletrônico e varejo, que podem reunir uma infinidade de dados sobre clientes, seu hábitos e características, produtos para compra são sugeridos com base em pesquisas por itens ou transações anteriores, incluindo a oferta de promoções customizadas de acordo com o perfil de consumo;
• também na vanguarda da adoção de sistemas de recomendação, mídias de entretenimento e sociais, desde sites de notícias à aplicativos de relacionamentos, reúnem informações de perfis para sugerir conteúdos ou indivíduos de interesse;
• a similaridade entre sons e estilos geram recomendações de músicas em serviços de streaming de música;
• com base nos indivíduos de sua própria rede de conexões ou informações de perfil em comum, pessoas que talvez sejam conhecidas são indicadas ao usuário;
• avaliações parecidas de conteúdos geram intuições sobre semelhanças de preferências em serviços de streaming de podcast e vídeo;

Para manter a competitividade e melhorar sua eficácia e eficiência, o mercado tem ido além. Mais do que tentar prever e encorajar o consumo de itens específicos, os sistemas podem influenciar as decisões e sugerir produtos antes mesmo que o indivíduo se dê conta de que é algo que deseja. Há testes de varejo com prateleiras inteligentes equipadas com telas de LCD que exibem conteúdo contextualizado projetado para atrair os clientes até elas. “Algumas ofertas exibem conteúdo personalizado conectando-se via Bluetooth a aplicativos de fidelidade em telefones”^[1].

O setor alimentício tem investido em sistemas de recomendação capazes de mais do que personalizar a experiência do cliente: fazer sugestões que estimulem novas descobertas e gostos, também com a chamada superpersonalização, entendendo a probabilidade de o usuário optar por consumir certo produto em determinada ocasião ou experimentá-lo.

Desafios que exigem ainda mais personalização incluem, por exemplo, o mercado de classificados online. Com grande fluxo de anúncios realizados majoritariamente pelos próprios usuários, muitas vezes há a oferta de itens exclusivos que podem ser consumidos por apenas um cliente. Outro caso é a recomendação de soluções nutricionais para solos em culturas de agricultura de precisão a partir da análise de amostras do local de interesse.  Serviços financeiros e bancários, reunindo dados sobre a situação financeira de clientes ou cenário econômico podem sugerir a associação de perfis de investimento para recomendações personalizadas no mercado financeiro.

Sistemas de Recomendação de Empregos

Ferramentas para busca por emprego também têm incorporado Sistemas de Recomendação para aprimorar os resultados exibidos aos usuários. Por meio da criação de um perfil profissional, além da recomendação de outros indivíduos com capacitações e interesses similares para compor uma rede de contatos profissionais, oportunidades em aberto podem ser sugeridas de acordo com dados relativos à formação, experiência e competências técnicas, por exemplo. Por outro lado, recrutadores também buscam por currículos e indivíduos com habilidades correspondentes aos requisitos de suas ofertas.

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Sistemas de Recomendação Geográficos

Encontrar regiões geográficas que podem ser comercialmente promissoras para compra de imóveis ou estabelecimento de atividades comerciais, identificar quais categorias de negócios melhor se encaixam em uma localidade de acordo com o perfil dos consumidores, previsão de demandas e infraestrutura de logística, por exemplo, são casos em que os Sistemas de Recomendação, por meio de ferramentas de IA apoiadas em técnicas de Aprendizado de Máquinas (AM) e geomarketing, têm ganhado espaço.

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Sistemas de Recomendação na Visibilia

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Referências:

^[1] https://www.bbc.com/portuguese/geral-54889698.amp

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