Um guia prático para recomendações preditivas em 2025

Todos nós já vimos isso acontecer. Você está navegando em um site, e uma recomendação de produto aparece que é tão precisa que é quase assustadora. Ou talvez um chatbot de suporte forneça o artigo de ajuda exato de que você precisa antes mesmo de terminar de digitar sua pergunta. Pode parecer um pouco de mágica, mas é realmente apenas o poder das recomendações preditivas em ação.

Essa abordagem orientada por IA é um grande negócio para melhorar a experiência do cliente e, sejamos honestos, para gerar mais receita. Mas como isso realmente funciona por dentro? Este guia está aqui para revelar as recomendações preditivas. Vamos percorrer os métodos da velha escola, falar sobre seus problemas do mundo real e mostrar a você uma maneira mais moderna e acessível de obter esses resultados sem as dores de cabeça de nível empresarial.

O que são recomendações preditivas?

Em sua essência, usar recomendações preditivas é usar dados passados e IA para adivinhar o que um cliente precisará ou quererá em seguida e, em seguida, oferecer isso antes que eles tenham que perguntar.

É um grande avanço em relação às regras básicas de personalização, como "se um cliente comprar uma cafeteira, mostre a ele filtros de café". Em vez de aderir a uma lógica rígida e pré-programada, os modelos preditivos vasculham milhares de pontos de dados, como cliques, compras, tickets de suporte e histórico de visualizações, para encontrar conexões que você não identificaria por conta própria.

O objetivo é bem simples: ficar um passo à frente do cliente. Ao antecipar suas necessidades, você pode mantê-los engajados, deixá-los mais felizes e apontá-los para uma solução, seja um produto que eles acabarão amando ou uma resposta que resolva seu problema imediatamente.

Como funcionam as recomendações preditivas tradicionais

Se você já se perguntou como a Netflix simplesmente sabe qual programa você vai querer maratonar em seguida, você testemunhou um enorme motor de recomendação em ação. Esses sistemas são alimentados por alguns modelos de machine learning (aprendizado de máquina) seriamente complexos que processam quantidades impressionantes de dados.

Embora a engenharia por trás deles seja incrivelmente avançada, as ideias básicas são relativamente fáceis de entender. A maioria das plataformas tradicionais usa uma combinação de alguns tipos de modelos:

• Filtragem colaborativa: Esta é a clássica ideia de "pessoas que gostaram disso também gostaram daquilo". Ela funciona encontrando usuários que têm gostos semelhantes e, em seguida, recomendando itens que uma pessoa gostou, mas a outra ainda não viu.

• Filtragem baseada em conteúdo: Essa abordagem analisa os recursos dos próprios itens. Se você assistiu a vários filmes de ficção científica estrelados por um determinado ator, provavelmente sugerirá outros filmes com o mesmo ator ou no mesmo gênero.

• Modelos híbridos: Os sistemas mais eficazes, como os da Netflix e Amazon, misturam esses dois métodos para obter os resultados mais precisos.

Tentar construir algo assim você mesmo é uma tarefa enorme. Requer algumas coisas que a maioria das empresas simplesmente não tem em mãos: quantidades enormes de dados históricos e limpos; uma equipe completa de cientistas de dados e engenheiros; e um orçamento bem grande para servidores e infraestrutura.

Plataformas comuns de recomendações preditivas e a realidade de seus preços

Para empresas que não têm os mesmos recursos que uma gigante da tecnologia, a solução usual é usar um serviço gerenciado de um dos grandes provedores de nuvem. Essas plataformas oferecem o poder das recomendações preditivas sem a necessidade de um departamento de IA completo. Mas esse poder tem um preço, e muitas vezes é muito mais complicado do que parece.

Vamos dar uma olhada nos três grandes e o que você pode realmente esperar.

Amazon Personalize

O Amazon Personalize é o serviço de machine learning (aprendizado de máquina) gerenciado da AWS para criar recomendações personalizadas. É a mesma tecnologia que a Amazon.com usa, então você sabe que é o negócio real.

• Preços: A Amazon usa um modelo baseado no consumo. Você é cobrado pelos dados que você alimenta (por gigabyte), o tempo que leva para treinar seu modelo (por hora) e as recomendações em tempo real que ele oferece (por 1.000 transações).

• A realidade: Embora esse modelo de pagamento conforme o uso pareça flexível, ele torna quase impossível prever seus custos. Uma temporada de férias movimentada ou uma campanha de marketing que decola pode fazer com que sua fatura dispare sem aviso. O orçamento se transforma em um jogo de adivinhação constante.

Azure AI Personalizer

O Azure AI Personalizer da Microsoft é uma ferramenta baseada em nuvem que usa o aprendizado por reforço para ajudá-lo a criar experiências de usuário personalizadas.

• Preços: Assim como a AWS, é principalmente baseado em transações. Você paga pelo número de chamadas de recomendação que seu aplicativo faz. Também é importante saber que a Microsoft anunciou que o serviço será desativado em outubro de 2026, o que é um grande risco para quem está construindo sobre ele hoje.

• A realidade: Você está preso aos mesmos custos imprevisíveis que teria com a AWS. Além disso, a data de desativação iminente significa que qualquer trabalho que você fizer agora terá que ser refeito em alguns anos, forçando você a uma mudança dispendiosa e disruptiva para uma plataforma diferente.

Google Cloud Vertex AI Search for commerce

Como parte da família mais ampla do Google Cloud, o Vertex AI Search for commerce oferece ferramentas para pesquisa e recomendações personalizadas, todas construídas na poderosa IA do Google.

• Preços: O modelo do Google também é baseado no uso, cobrando você por 1.000 solicitações. Mas fica complicado porque eles têm taxas diferentes para pesquisa versus consultas de recomendação, e você também tem que pagar custos separados para treinamento e ajuste do modelo.

• A realidade: A estrutura de preços complicada é uma dor de cabeça. Tentar rastrear taxas diferentes para diferentes serviços torna difícil obter um controle claro sobre seus gastos totais, e é muito fácil para os custos saírem do controle.

As limitações das recomendações preditivas tradicionais

Os preços imprevisíveis são realmente apenas o começo dos problemas. Para a maioria das empresas, especialmente as equipes de atendimento ao cliente que precisam ser ágeis, essas plataformas tradicionais vêm com muitas desvantagens práticas.

• Levam meses para entrar em funcionamento: Colocar um desses sistemas em funcionamento é uma maratona. Envolve longos ciclos de implementação com desenvolvedores, preparação de dados, treinamento de modelos e muitos ajustes antes que você veja uma única recomendação. Muitas vezes, você não verá nenhum valor real por meses.

• São uma "caixa preta": Você tem muito pouca influência sobre por que o modelo recomenda uma coisa em vez de outra. Tentar personalizar a lógica ou adicionar suas próprias regras de negócios é muitas vezes difícil, se não impossível. Você está basicamente à mercê do algoritmo.

• São arriscadas de implantar: E se as recomendações forem simplesmente... ruins? Sugestões fora de base podem frustrar seus clientes e danificar sua marca. A maioria dessas plataformas não oferece uma boa maneira de testar como elas funcionarão no mundo real antes de você apertar o botão.

• Elas usam apenas parte do seu conhecimento: Esses sistemas são geralmente treinados em catálogos de produtos e cliques de usuários. Eles perdem completamente a mina de ouro de informações escondida em seus tickets de suporte, artigos da central de ajuda e documentos internos da equipe.

Uma maneira mais inteligente de entregar recomendações preditivas com eesel AI

A verdade é que você não precisa de um motor de recomendação do tamanho da Netflix para dar aos seus clientes uma experiência preditiva e personalizada. Ferramentas modernas como o eesel AI são construídas para lhe dar os benefícios das recomendações preditivas sem todo o custo e complexidade de nível empresarial.

Em vez de tentar construir modelos complicados do zero, o eesel AI conecta todo o conhecimento existente da sua empresa para dar aos clientes e agentes de suporte as respostas e automações certas, no momento certo em que precisam delas.

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Entre em funcionamento em minutos, não em meses

Você pode pular as longas chamadas de vendas e demonstrações obrigatórias. O eesel AI é completamente self-service. Você pode conectar seu helpdesk, como o Zendesk ou Freshdesk, com um único clique e ter um agente de IA funcionando em minutos. Você pode começar sozinho e ver os resultados no primeiro dia.

Unifique todo o seu conhecimento para impulsionar as recomendações preditivas

O que realmente diferencia o eesel AI é sua capacidade de aprender com todas as suas diferentes fontes de conhecimento. Ele é treinado em seus tickets de suporte anteriores, artigos da central de ajuda e wikis internas em lugares como o Confluence ou Google Docs. Isso lhe dá uma imagem completa dos problemas dos clientes e suas soluções, o que leva a respostas incrivelmente precisas e úteis que parecem verdadeiramente preditivas.

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Teste com confiança usando simulações poderosas

Preocupado em soltar uma IA sobre seus clientes? O eesel AI permite que você execute uma simulação para ver como seu agente de IA se sairia em milhares de seus tickets anteriores em um ambiente seguro. Você pode ver exatamente como ele teria respondido, prever sua taxa de resolução e ajustar seu comportamento antes que ele fale com um cliente real. Ele elimina toda a adivinhação da implantação.

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Obtenha controle total e preços transparentes

Com o eesel AI, você está sempre no controle. Nosso motor de fluxo de trabalho personalizável permite que você decida exatamente quais tickets a IA deve lidar e quando ela deve incluir um agente humano. E nossos preços são simples e previsíveis. Não cobramos por resolução, então você nunca será penalizado por ter um mês movimentado. É uma taxa fixa e transparente que você pode realmente planejar.

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Pare de adivinhar, comece a usar recomendações preditivas

Recomendações preditivas são uma ferramenta seriamente poderosa para qualquer empresa. Mas por muito tempo, a tecnologia ficou trancada em soluções empresariais feitas para empresas com enormes equipes de ciência de dados e orçamentos infinitos.

Para a maioria das empresas, especialmente as equipes de suporte e sucesso, uma solução mais prática e acessível é necessária. É hora de se afastar da complexidade e começar a entregar experiências personalizadas e preditivas hoje. Ao usar o conhecimento que você já tem, você pode ficar à frente das necessidades do cliente e oferecer suporte proativo que constrói lealdade e ajuda você a crescer.

Pronto para ver como pode ser fácil automatizar o suporte com uma IA que aprende com o seu negócio? Experimente o eesel AI gratuitamente e entre em funcionamento em minutos.