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A Arte de Agrupar Produtos nas Compras Online

Descubra como a junção de produtos transforma sua experiência de compra.

Ashutosh Nayak, Prajwal NJ, Sameeksha Keshav, Kavitha S. N., Roja Reddy, Rajasekhara Reddy Duvvuru Muni

― 8 min ler


Dominando Pacotes de Dominando Pacotes de Produtos compras online. Descubra como os pacotes melhoram as
Índice

No vasto mundo das compras online e dos jogos, escolher o que comprar às vezes parece procurar uma agulha no palheiro. Com milhões de produtos disponíveis, como a gente reduz as opções? É aí que entra a combinação de produtos e os Sistemas de Recomendação. Imagina entrar numa loja e ser recebido por um robô amigável que diz: “E aí! Já que você curtiu aquele jogo de ação, talvez você também goste desse combo que inclui mais dois jogos e um lanche para sua maratona de games!” Essa é a essência da combinação de produtos.

Combinar produtos envolve juntar vários itens em um único pacote, geralmente com desconto. Isso é atraente para os consumidores, que recebem mais pelo que pagam. Para as empresas, é uma mão na roda: elas podem vender mais produtos e deixar os clientes felizes. No entanto, fazer essas combinações de forma eficaz é onde a coisa pega.

Por Que Combos Importam

A gente adora um bom negócio, né? Os combos oferecem aos clientes a chance de comprar uma coleção de produtos relacionados, geralmente a um custo mais baixo do que comprar cada item separadamente. Pense nisso como o combo meal dos seus fast foods favoritos—quem consegue resistir?

No mundo das compras online, os combos também ajudam os consumidores a economizar tempo. Em vez de rolar por opções infinitas, um combo bem montado pode levar os compradores direto ao que eles querem. É como ter um assistente de compras pessoal, só que ele não te julga por comprar três jogos de uma vez!

Como os Combos São Criados?

Criar combos não é só jogar alguns itens aleatórios juntos e chamar de dia. As empresas precisam considerar vários fatores para garantir que os combos sejam atraentes e populares. Os principais elementos incluem:

  1. Relevância dos Itens: Os itens em um combo devem ter relação entre si. Por exemplo, se você está combinando jogos, faz sentido agrupar um jogo de corrida com um jogo de modificação de carro, e não com um simulador de culinária.

  2. Preço: Oferecer um desconto é uma estratégia comum. Os clientes têm mais chances de comprar um combo se acharem que estão economizando grana.

  3. Preferências do Consumidor: Entender o que os consumidores querem é fundamental. Se os clientes acharem o combo atraente, é mais provável que comprem.

  4. Feedback e Análises: As empresas costumam coletar dados de vendas passadas para descobrir quais combinações funcionaram bem. Se um determinado jogo sempre vende junto com um acessório específico, isso é um sinal para combiná-los novamente no futuro.

O Papel dos Sistemas de Recomendação

Os sistemas de recomendação são o cérebro por trás do processo de criação de combos. Eles analisam o comportamento do usuário, preferências e tendências atuais para sugerir produtos—muito parecido com aquele amigo que sempre sabe qual filme escolher para a noite de cinema. Esses sistemas consideram fatores como:

  • Compras anteriores
  • Produtos que costumam ser comprados juntos
  • Avaliações e comentários dos usuários

Com essas informações, os sistemas de recomendação podem sugerir combos que têm mais chances de ser bem-sucedidos e ressoar com os consumidores.

Tipos de Combinação: Estáticos vs. Dinâmicos

Existem dois tipos principais de combinação: estática e dinâmica.

  • Combos Estáticos: Essas são combinações fixas de itens que permanecem inalteradas ao longo do tempo. É como aqueles combos clássicos—você sabe exatamente o que vai receber toda vez que faz o pedido.

  • Combos Dinâmicos: Esses mudam com base no comportamento atual dos consumidores. Por exemplo, uma loja online pode sugerir um combo diferente toda vez que você visita, com base no que outros compradores estão adquirindo. É como um buffet que muda suas opções dependendo da temporada e do que está em alta no momento.

Desafios na Criação de Combos

Criar combos eficazes não é só sobre encontrar os itens certos para combinar. Vem com seus próprios desafios:

  1. Escassez de Dados: Às vezes, os dados coletados de compras anteriores são escassos. Isso torna mais difícil identificar quais itens combinam bem.

  2. Coerência Temática: Um bom combo conta uma história. Se os itens não se encaixam tematicamente, pode confundir ou afastar os clientes. Ninguém quer um combo que inclua um jogo de terror, um app de yoga e um simulador de culinária!

  3. Intenção do Consumidor: Entender por que um cliente está interessado em um produto pode ser complicado. Diferentes clientes podem ter razões variadas para querer itens específicos, complicando o processo de combinação.

  4. Concorrência: Com outras empresas também oferecendo combos, se destacar é essencial. As empresas precisam continuar inovando para chamar a atenção dos consumidores.

Medindo a Popularidade dos Combos

Para saber se um combo é um sucesso ou um fracasso, as empresas precisam medir sua popularidade. Isso pode ser feito através de várias métricas:

  1. Dados de Vendas: Olhar apenas os números de vendas pode dar uma ideia de como o combo está se saindo.

  2. Feedback do Consumidor: Avaliações e classificações podem fornecer dados qualitativos sobre como os clientes se sentem em relação a um combo.

  3. Métricas de Engajamento: Dados sobre com que frequência um combo é clicado ou visualizado podem ajudar a medir o interesse.

  4. Diversidade de Itens: A variedade de itens incluídos em um combo também pode afetar sua popularidade. Um combo com uma mistura de jogos, acessórios e conteúdo relacionado pode se sair melhor do que um com itens semelhantes.

A Ciência dos Embeddings em Combos

Para otimizar combos, algumas empresas estão adotando um método chamado embeddings. Pense nos embeddings como uma forma de representar itens em uma forma matemática que captura suas características. É como escrever um perfil de personagem, mas usando números ao invés de palavras.

Usando embeddings, as empresas podem analisar semelhanças entre produtos. Por exemplo, se dois jogos têm características ou temas semelhantes, eles podem ser candidatos ideais para combinação. Esse método sofisticado ajuda a criar combos que são mais atraentes para os consumidores.

Estratégias para Criar Novos Combos

Uma vez que as empresas entendem como avaliar a popularidade dos combos e analisar itens usando embeddings, elas podem se concentrar em criar novos combos. Aqui estão algumas estratégias que podem usar:

  1. Inserindo Itens: Isso envolve adicionar um novo jogo a um combo popular existente para aumentar sua atratividade.

  2. Trocando Itens: Trocar itens menos populares por aqueles que têm um desempenho melhor pode reviver combos desatualizados.

  3. Removendo Itens: Às vezes, menos é mais. Remover itens que não são tão populares pode aumentar a atratividade de um combo.

  4. Começando do Zero: Usando dados e tendências dos consumidores, as empresas podem criar combos totalmente novos do zero. É como um chef criando um novo prato com base em ingredientes sazonais.

O Impacto de Combos de Qualidade

Criar combos de qualidade pode levar a uma maior satisfação do cliente e aumento nas vendas. Quando os consumidores acham um combo atraente e sentem que estão recebendo um bom negócio, é mais provável que compartilhem sua experiência com amigos e familiares, resultando em marketing boca a boca.

Além disso, combinações eficazes podem melhorar a reputação de uma marca. Se os clientes sabem que podem confiar em uma empresa para entregar combos bons, é mais provável que voltem para futuras compras. É como ter um amigo confiável que sempre escolhe os melhores filmes para a noite de cinema.

Conclusão: Um Futuro Cheio de Possibilidades

À medida que mais empresas adotam a combinação de produtos, podemos esperar soluções inovadoras que atendam às necessidades dos consumidores. O cenário das compras online e dos jogos continua a evoluir, e as empresas que se mantêm à frente do jogo ao utilizar dados, entender preferências e criar combos atraentes certamente vão prosperar.

Então, da próxima vez que você se encontrar na frente da sua loja de games favorita ou de um site de e-commerce, fique de olho nesses combos tentadores. Lembre-se, eles não são apenas combinações aleatórias, mas ofertas cuidadosamente elaboradas para tornar sua experiência de compra mais fácil e divertida. E quem sabe? Você pode acabar encontrando seu próximo jogo ou produto favorito em um desses combos legais!

Fonte original

Título: Popularity Estimation and New Bundle Generation using Content and Context based Embeddings

Resumo: Recommender systems create enormous value for businesses and their consumers. They increase revenue for businesses while improving the consumer experience by recommending relevant products amidst huge product base. Product bundling is an exciting development in the field of product recommendations. It aims at generating new bundles and recommending exciting and relevant bundles to their consumers. Unlike traditional recommender systems that recommend single items to consumers, product bundling aims at targeting a bundle, or a set of items, to the consumers. While bundle recommendation has attracted significant research interest recently, extant literature on bundle generation is scarce. Moreover, metrics to identify if a bundle is popular or not is not well studied. In this work, we aim to fulfill this gap by introducing new bundle popularity metrics based on sales, consumer experience and item diversity in a bundle. We use these metrics in the methodology proposed in this paper to generate new bundles for mobile games using content aware and context aware embeddings. We use opensource Steam Games dataset for our analysis. Our experiments indicate that we can generate new bundles that can outperform the existing bundles on the popularity metrics by 32% - 44%. Our experiments are computationally efficient and the proposed methodology is generic that can be extended to other bundling problems e.g. product bundling, music bundling.

Autores: Ashutosh Nayak, Prajwal NJ, Sameeksha Keshav, Kavitha S. N., Roja Reddy, Rajasekhara Reddy Duvvuru Muni

Última atualização: Dec 23, 2024

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.17310

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.17310

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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