O documento discute estratégias de recomendação personalizadas na internet, incluindo a coleta implícita e explícita de informações sobre os usuários para criar perfis que filtram conteúdo e direcionam produtos de acordo com os interesses e preferências de cada usuário. O sistema de recomendação analisa esses perfis para gerar recomendações personalizadas que direcionam os usuários ao conteúdo e produtos mais relevantes.
2. Bom dia, dona Maricota. O de sempre? Temos uma broa de milho que a senhora irá gostar. Introdução Em algum lugar no passado...
3. Introdução Hoje: necessidade de filtragem Existe uma enorme quantidade de opções para que as pessoas decidam o que consumir Falta de experiência para realizar escolhas acertadas
4. Estratégias de Recomendação Recomendações Gerais Alternativa para driblar a sobrecarga de opções Recomendações não dirigidas
10. Associação entre itens Cross-sell Estratégias de Recomendação Direcionamento de Produtos
11. Recomendações Personalizadas Consideram as características individuais dos consumidores Estratégias de Recomendação Necessidade de identificação das preferências pessoais e hábitos de consumo
13. Coleta Implícita de Informações Monitoramento de ações que indicam interesse Adicionar página aos “Favoritos” Visualizar a página por longo tempo Scrolling da barra de rolagem Colocar um produto na cesta de compras Análise das estatísticas de acesso Recomendações Personalizadas
14. O usuário pode comprar um presente para outra pessoa Recomendações Personalizadas Desvantagem da Coleta Implícita
15. Coleta Explícita de Informações Recomendações Personalizadas Melhor customização das preferências
16. Filtragem da Informação Momento 1: usuário como produtor de informações Recomendações Personalizadas
17. Informações coletadas de forma implícita ou explícita Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
18. Informações adicionadas ao perfil do usuário Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
19. O usuário deseja receber uma recomendação Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
20. Momento 2: usuário como consumidor de informações Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
21. As informações armazenadas no perfil são lidas pelo SR Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
22. O SR “filtra” os itens de acordo com o perfil e gera as recomendações Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
23. As recomendações são entregues ao usuário Recomendações Personalizadas Filtragem da Informação
25. Transformar navegadores em compradores Direcionar os produtos para os clientes certos Na Web, O usuário experimenta primeiro para comprar depois – interface tem papel fundamental Personalização e e-commerce