O documento discute sistemas de recomendação e como eles podem ser usados para melhorar a experiência de compra personalizando ofertas e sugestões para os clientes. Sistemas de recomendação coletam dados sobre preferências de usuários e feedback para fornecer sugestões relevantes que podem levar à fidelização dos clientes.
4. 1.0 2.0
Fonte de Informação Fluxo Contínuo de Informação
VI Encontro do PUG-PE
VI Encontro do PUG-PE
Monday, May 23, 2011
5. WEB SITES
WEB APPLICATIONS
WEB SERVICES
3.0 SEMANTIC WEB
USERS
antes...
VI Encontro do PUG-PE
VI Encontro do PUG-PE
Friday, October 1, 2011
Monday, May 23, 2010
12. google?
midias sociais?
Friday, October 1, 2011
Monday, May 23, 2010
13. eeeeuuuu...
google?
midias sociais?
Monday, May 23, 2011
riday, October 1, 2010
14. “A lot of times, people don’t know what
they want until you show it to them.”
Steve Jobs
“We are leaving the Information age, and
entering into the Recommendation age.”
Chris Anderson, from book Long Tail
Monday, May 23, 2011
16. Recomendações Sociais
Família/Amigos
Amigos/ Família
O Que eu
deveria ler ?
Ref: Flickr-BlueAlgae
“Eu acho que
você deveria ler
Ref: Flickr photostream: jefield estes livros.
Monday, May 23, 2011
17. Recomendações por Interação
Entrada: Avalie alguns livros
O Que eu
deveria ler ?
Saída:
“Livros que você
pode gostar
são …”
Monday, May 23, 2011
20. Netflix
- 2/3 dos filmes alugados vêm de recomendação
Google News
- 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação
Amazon
- 38% das vendas vêm de recomendação
Fonte: Celma & Lamere, ISMIR 2007
Monday, May 23, 2011
22. O que os sistemas de recomendação
realmente fazem ?
1. Prediz o quanto você pode gostar de um certo
produto ou serviço
2. Sugere um lista de N items ordenada de acordo
com seu interese
3. Sugere uma lista de N usuários ordernada
para um produto/serviço
4. Explica a você o porque esses items foram
recomendados
5. Ajusta a predição e a recomendação baseado em
seu feedback e de outros.
Monday, May 23, 2011
23. Filtragem baseada por Conteúdo
Similar
Duro de O Vento Toy
Armagedon Items
Matar Levou Store
recomenda
gosta
Marcel Usuários
Monday, May 23, 2011
24. Filtragem Colaborativa
O Vento Toy
Thor Armagedon Items
Levou Store
gosta
recomenda
Marcel Rafael Amanda Usuários
Similar
Monday, May 23, 2011
25. Desafios
Para área de Marketing
Friday, October 1, 2011
Monday, May 23, 2010
31. Uma compra, hoje, não é uma mera satisfação de uma
necessidade, é uma experiência, uma interação com uma
marca que tem personalidade, ADN, que é única assim
como o consumidor. Por isso todas as relações comerciais
são tendencialmente relações pessoais.”
Pedro Velez Godinho, da Creative Sale
Monday, May 23, 2011
42. 1
Criação de métodos e práticas para
construção de uma lista de clientes
(base de dados enquanto principal ferramenta para ações de Marketing Relacional)
Monday, May 23, 2011
43. 2
Possibilidades avançadas de segmentação
(segmentos automáticos e simples para ações de Marketing Relacional)
Monday, May 23, 2011
44. 3
Envio de campanhas através dos canais disponibilizados
(email, SMS, MMS, Spots de Voz )
Campanhas de aniversário altamente
segmentadas por gênero, preferências,
localização.
Monday, May 23, 2011
45. 4
Mobile Marketing Apps
Desenvolvimento de aplicativos com ofertas
diárias em promoção baseado em posição :)
Monday, May 23, 2011
46. 5
Análise por meio de relatórios
Google Analytics FREE! :D
Monday, May 23, 2011
47. E onde entra recomendação
em tudo isso ?
Monday, May 23, 2011