sistema de recomendação - e-commerce

Desafio: E-commerce deseja implementar sistema de recomendação de seus produtos para clientes frequentes e novos.

Análise: Sistemas de recomendação têm o poder de ajudar empresas a melhorar a experiência do consumidor, resultando em maiores taxas de aquisição e retenção. Para isso, decidimos implementar 3 soluções:

1) Sistema de recomendação baseado na popularidade do produto, onde os produtos mais vendidos no e-commerce são recomendados aos novos consumidores, sendo este o modelo mais útil para cold start;

2) Sistema de recomendação baseado em modelo colaborativo de filtragem, onde os produtos recomendados no histórico de compras do consumidor e através da identificação de padrões baseados na preferência e similaridade de múltiplos consumidores;

3) Sistema de recomendação baseado nas buscas realizadas pelo consumidor; Após o tratamento inicial dos dados e análise exploratória dos mesmos, desenvolvemos um ranking de popularidade dos produtos para o primeiro sistema; Matriz de Utilidades/Matriz de Correlação para o segundo; e utilizar técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Análise de Cluster (K-Means) para o terceiro.