Um guia prático para recomendações baseadas em sessão em 2025

Sejamos honestos: a maior parte da "personalização" que vemos online é um pouco desajustada. Compra um par de meias uma vez e, de repente, toda a sua experiência online nos seis meses seguintes é uma maratona de meias sem parar. O problema é que a personalização à moda antiga é obcecada pelo seu passado, ignorando completamente o que você realmente precisa agora.

Mas há uma forma muito mais inteligente de descobrir o que alguém quer no momento: as recomendações baseadas na sessão. Toda esta abordagem foca-se no presente, fazendo uma suposição informada sobre o que um utilizador fará a seguir com base no que está a fazer na sua visita atual.

Este guia irá explicar-lhe o que são recomendações baseadas na sessão, por que são importantes para qualquer pessoa em e-commerce ou apoio ao cliente, e como pode obter resultados semelhantes e poderosos sem precisar de uma equipa de engenharia enorme.

O que são recomendações baseadas na sessão?

As recomendações baseadas na sessão centram-se em prever o próximo passo de um utilizador com base nos seus cliques e ações numa única visita contínua. Pense numa "sessão" como uma visita ao seu site, incluindo cada visualização de produto, pesquisa e item adicionado ao carrinho durante esse período.

Isto é uma inversão completa dos métodos tradicionais como a filtragem colaborativa, que se baseiam em perfis de utilizador a longo prazo e montes de dados históricos. Já viu isto um milhão de vezes, é a lógica clássica de "pessoas que compraram isto também compraram aquilo". E embora tenha o seu lugar, é inútil para visitantes novos ou anónimos. Se não sabe quem é a pessoa, não pode recomendar nada. É a isto que as pessoas na indústria chamam o problema do "cold-start" ou "arranque a frio".

Os modelos baseados na sessão resolvem isto de forma elegante, focando-se no contexto atual. É como um funcionário de loja muito bom. Ele não precisa de todo o seu histórico de compras para ser útil. Ele apenas ouve o que você está a pedir e vê o que está a olhar agora para fazer uma sugestão inteligente. Ao analisar o que um utilizador está a fazer em tempo real, estes sistemas podem oferecer previsões relevantes desde o primeiro clique, quer se trate de um cliente fiel ou de um visitante de primeira viagem.

Como funcionam realmente as recomendações baseadas na sessão?

A verdadeira inteligência aqui está em tratar a jornada de um utilizador como uma sequência de eventos. A ordem dos cliques, por exemplo, numa camisa azul, depois numas calças de ganga, e depois umas botas castanhas, conta uma história sobre o que essa pessoa está a tentar fazer.

O objetivo principal é algo chamado "previsão do próximo evento". Se as ações de um utilizador são "visualizou o item A, depois o item B", o trabalho do sistema é descobrir o próximo passo mais provável. Irá ele olhar para o item C, ou irá adicionar algo ao carrinho?

De muitas formas, os cientistas de dados tratam isto como um problema de linguagem. Eles enquadram a "sessão" de um utilizador como uma "frase" e os "itens" com os quais interage como "palavras". Isto permite-lhes usar poderosos modelos de IA, muitos originalmente construídos para compreender a linguagem humana, para aprender as relações entre os itens. Por exemplo, um modelo aprende rapidamente que "sapatilhas de corrida" e "meias de desporto" tendem a aparecer na mesma "frase", tornando-os um par lógico para recomendar em conjunto.

Os dados de que necessita são simples e imediatos:

• Interações do utilizador: Cliques, visualizações, adições ao carrinho, compras.

• Timing: O que alguém viu há 30 segundos é muito mais relevante do que o que viu há 10 minutos.

• Não é necessário histórico: Funciona sem perfis de utilizador, dados de login ou esses cookies de rastreamento assustadores.

É exatamente assim que um moderno agente de apoio de IA pensa. Ele analisa a "sessão", a pergunta de um cliente e o contexto à sua volta, para prever o melhor "próximo evento". Isso pode ser dar a resposta certa, assinalar o ticket para um humano, ou procurar informações do pedido. Com uma ferramenta como a eesel AI, pode extrair conhecimento do seu helpdesk, documentos internos e tickets passados, o que ajuda estas previsões a tornarem-se incrivelmente precisas e genuinamente úteis.

A eesel AI conecta-se a todas as fontes de conhecimento da sua empresa para fornecer apoio preciso e consciente do contexto, o que é uma aplicação prática das recomendações baseadas na sessão.

Porque é que as recomendações baseadas na sessão são tão importantes para a experiência do cliente moderna

Pensar em termos de sessões não se trata apenas de mostrar às pessoas produtos mais relevantes. Trata-se de tornar toda a experiência do cliente melhor, de formas que realmente ajudam o seu negócio.

Eis porque é tão importante:

Como as recomendações baseadas na sessão resolvem o problema do "arranque a frio"

Esta é a vitória mais imediata. Pode dar aos novos visitantes sugestões úteis desde o primeiro clique. Para uma loja de e-commerce, isto significa que um novo visitante tem mais probabilidade de encontrar o que procura e fazer uma compra. Para um portal de apoio, significa que um utilizador anónimo obtém uma resposta direta de um chatbot em vez de se perder num labirinto de FAQs. É uma forma simples de reduzir as taxas de rejeição e causar uma ótima primeira impressão.

Adapte-se ao que os clientes querem agora

As necessidades de um cliente estão sempre a mudar. A pessoa que hoje compra um presente de aniversário para uma criança pode estar à procura de um novo portátil de trabalho amanhã. Os sistemas antigos, baseados em perfis, ficam presos no passado, continuando a sugerir brinquedos muito depois do aniversário ter passado. Os modelos baseados na sessão adaptam-se em tempo real porque só se importam com o que está a acontecer agora, garantindo que a experiência parece sempre fresca e relevante.

Impactar os objetivos de negócio

Quando mostra às pessoas o que elas querem, quando elas querem, coisas boas tendem a acontecer.

• Taxas de conversão mais altas: Guiar um utilizador para o produto ou resposta certa no momento certo leva diretamente a mais vendas e clientes mais felizes.

• Melhor envolvimento: Uma experiência suave e personalizada mantém as pessoas no seu site por mais tempo e incentiva-as a explorar.

• Lealdade do cliente mais forte: As pessoas notam e apreciam quando uma marca acerta nas suas necessidades imediatas sem ser intrusiva. Isso constrói confiança e fá-las querer voltar.

Uma forma mais amiga da privacidade para personalizar

Numa era de RGPD e de uma estranheza geral em torno do rastreamento de dados, isto é uma grande vantagem. Como estes métodos não precisam de rastrear utilizadores a longo prazo ou armazenar toneladas de dados pessoais, oferecem uma forma de personalizar a experiência que respeita a privacidade do utilizador.

As dores de cabeça de implementar recomendações baseadas na sessão (e uma forma mais inteligente de avançar)

Embora a ideia seja ótima, a realidade de construir ou comprar um motor de recomendação tradicional está cheia de problemas para os quais a maioria das equipas não está preparada. Uma coisa é ler sobre o assunto, outra completamente diferente é fazê-lo funcionar.

A complexidade técnica e a barreira de custo

Primeiro, construir estes sistemas não é um projeto de fim de semana. Requer uma equipa especializada de cientistas de dados e engenheiros de machine learning, além de um investimento sério em poder de computação. Os modelos sobre os quais se lê em artigos académicos, coisas com nomes como Redes Neuronais Recorrentes (RNNs) e Transformers, são incrivelmente complexos e fora do alcance da maioria das empresas.

Mesmo que escolha uma solução pronta a usar de um grande fornecedor de nuvem como o Amazon Personalize ou o agora descontinuado Azure AI Personalizer, não está safo. Estas plataformas envolvem frequentemente configurações complicadas, preços confusos que podem ficar fora de controlo, e o risco de ficar preso ao ecossistema de um único fornecedor. Acaba por entregar uma parte fundamental da sua experiência de cliente a uma caixa preta sobre a qual tem muito pouco controlo.

O problema do conhecimento isolado

Eis o maior ponto cego da abordagem tradicional: os motores de recomendação são ótimos a sugerir produtos, mas ficam perdidos quando a intenção real de um utilizador é sobre outra coisa completamente diferente. E se ele tiver uma pergunta de apoio, um problema de faturação, ou uma ideia para uma funcionalidade?

O verdadeiro conhecimento da sua empresa não está apenas numa base de dados de produtos. Está espalhado por todo o lado: na sua base de conhecimento, em tickets de apoio antigos, em wikis internas no Confluence ou Google Docs, e até nas conversas da sua equipa no Slack. Um motor de recomendação padrão não consegue aceder a nada disso. Isto leva a uma experiência desconectada onde o seu site pode recomendar o produto perfeito, mas o seu chatbot não consegue responder a uma pergunta simples sobre a política de devoluções.

Este infográfico sobre integração de conhecimento mostra como as ferramentas de IA modernas superam o problema do conhecimento isolado mencionado nas recomendações baseadas na sessão.

Uma alternativa moderna: Aplicar a inteligência de sessão ao apoio

Para a maioria das empresas, o objetivo final não é apenas recomendar outro produto, é recomendar a solução certa. É aqui que as plataformas modernas de apoio de IA mudam completamente a conversa.

A eesel AI oferece-lhe uma forma prática de usar as ideias centrais da inteligência baseada na sessão sem o trabalho de engenharia esmagador. Em vez de tentar adivinhar o próximo produto que alguém poderá comprar, foca-se no que realmente importa: descobrir a resposta ou ação certa para resolver o problema deles na hora.

Ela conecta-se a todas as suas fontes de conhecimento em apenas alguns cliques, o que está a um mundo de distância dos motores de recomendação rígidos e isolados. Aprende com todo o seu histórico de tickets do Zendesk ou Freshdesk, as suas páginas do Confluence e os seus Google Docs. Adapta-se automaticamente à voz da sua marca e ao contexto do seu negócio, aprendendo com cada "sessão" (ou ticket) passada para dar respostas super-relevantes.

E pode esquecer os projetos de implementação longos e dolorosos. A configuração com a eesel AI é completamente self-service. Pode conectar o seu helpdesk, apontá-lo para os seus documentos e ter um agente de IA funcional pronto em minutos. Sem chamadas de vendas obrigatórias ou esperas por uma equipa de engenharia.

Um dos maiores medos com a IA é lançar algo que dá respostas terríveis. O modo de simulação da eesel AI elimina esse risco. Pode testar a sua configuração em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro. Verá exatamente como teria respondido, dando-lhe uma previsão clara do seu desempenho e da sua poupança potencial antes de sequer falar com um cliente real. Isto permite-lhe começar pequeno, talvez automatizando apenas um tipo de ticket, e depois expandir à medida que vê os resultados.

O modo de simulação da eesel AI fornece uma forma sem riscos de testar o desempenho da IA, uma abordagem mais inteligente do que a implementação tradicional de recomendações baseadas na sessão.

De recomendar produtos a fornecer soluções

Compreender o que um utilizador precisa no momento é a chave para uma ótima experiência de cliente. Embora as recomendações tradicionais baseadas na sessão tenham sido principalmente sobre encontrar o próximo produto a vender, a ideia básica de compreensão contextual em tempo real é ainda mais poderosa quando a aplica ao apoio ao cliente.

O futuro da interação com o cliente não é apenas sobre mostrar às pessoas o que comprar a seguir; é sobre dar-lhes as respostas de que precisam, exatamente quando precisam. É sobre resolver problemas instantaneamente e transformar momentos frustrantes em momentos felizes. Se está pronto para ir além das recomendações básicas e começar a entregar soluções inteligentes e imediatas, está na hora de ver o que uma plataforma de apoio de IA dedicada pode fazer.

Experimente a eesel AI gratuitamente e pode implementar um agente de IA que aprende com o seu conhecimento existente em menos de cinco minutos.