A personalização em Data Science (e os sistemas de recomendação)

A personalização é cada vez mais um fator chave neste novo paradigma do mercado digital. A teoria é simples: Cada pessoa é única, tem os seus próprios gostos e hábitos, e, por isso, deve ter uma experiência única e mais adequada ao seu perfil quanto possível.

Na prática, são utilizadas técnicas de Data Science que permitem identificar os comportamentos de cada cliente de modo a personalizar um produto e tornar a interação do cliente com o mesmo mais natural e satisfatória possível.

Se pensarmos, há alguns anos, podemos ver que os mercados online, na altura, utilizavam as mesmas técnicas de venda que um mercado tradicional, o website do produto era idêntico para todos os clientes e a interação com o produto era sempre igual para todos eles. A mais recente evolução nos campos de Data Science, associados ao aparecimento de tecnologias Big Data, vieram facilitar a personalização em massa dos produtos digitais.

Os clientes estão, por isso, mais exigentes que nunca, tornando-se cada vez mais difícil criar um produto que seja inovador e que traga, de fato, valor para o cliente. É, por isso, um fator importante customizar o produto de forma a que o cliente sinta que este foi feito exclusivamente para ele. Atualmente, nas áreas de IT, tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning estão a transformar o modo como os clientes interagem com as marcas, melhorando métricas como a experiência do utilizador, taxas de conversão ou diminuição do churn rate.

Todos nós já experienciámos aquela sensação assustadora de recebermos um anúncio do tipo de produto em que estávamos mesmo a pensar. Não, o seu telemóvel ainda não consegue ler a sua mente, este tipo de situação acontece devido aos sistemas de recomendação.

Técnicas de Data Science permitem tirar partido de todo o histórico de interações do utilizador com o produto de forma a perceber quais os seus gostos e interesses, dando a possibilidade de sugerir novo conteúdo, cliente a cliente, de forma única. Estes sistemas são utilizados para recomendações de produtos em lojas online, recomendações de músicas ou filmes em plataformas de streaming, na escolha dos anúncios que vemos na internet, ou, até, na sugestão de novos amigos nas redes sociais.

Atualmente, as aplicações apresentam cada vez mais funcionalidades e ferramentas. Mais funcionalidades significa uma interface de utilização mais complexa, com mais botões. No entanto, cada utilizador é único e, por isso, os hábitos de utilização das aplicações serão distintos entre si.

Data Science permite extrair padrões de comportamentos dos utilizadores, dando a possibilidade de reorganizar a interface da aplicação para cada utilizador, tornando a experiência de utilização única e mais adequada.

O Azure fornece vários serviços que vêm acelerar o desenvolvimento e “produtização” deste tipo de produtos. Um destes serviços é o Azure Cognitive Search, que é um serviço de pesquisas na cloud com capacidades de inteligência artificial integradas.

O cognitive search permite a pesquisa inteligente em dados estruturados e não estruturados com base na intenção do cliente, ao contrário dos sistemas mais tradicionais que utilizam técnicas como a procura de palavras-chave. Isto permite uma pesquisa personalizada em diferentes tipos de documentos de texto, através da extração de informação útil como nomes, localizações, idiomas, entre outros.

Com este artigo esperamos ter convencido o leitor da importância da personalização de produtos digitais, um fator-chave no mercado atual, que permite tornar a experiência de cada utilizador única, melhorando a satisfação dos seus clientes, e aumentando o seu tempo de retenção.

Exemplos da aplicação de Data Science nesta área são os sistemas de recomendação, muito utilizados nas plataformas de compras online ou nas plataformas de streaming; e o desenvolvimento de interfaces dinâmicas nas aplicações, onde são feitas modificações com base no comportamento do utilizador de modo a tornar a sua interação mais cómoda.