Recomendações de produtos não são novidade. Lembra-se das vezes em que as lojas físicas usavam recomendações pessoais lideradas por humanos? Sim, elas existiam mesmo antes da internet. Recomendações personalizadas de produtos tentam replicar isso para lojas online em grande escala.
No entanto, muitos sites online não possuem um sistema organizado para sugerir múltiplos produtos. E se dissermos que 91% dos clientes abandonariam um varejista online devido a uma experiência de compra ruim? Isso mesmo. Com as mudanças nas experiências digitais e na web, os clientes precisam de uma experiência de compra personalizada para influenciar suas decisões de compra.
Um relatório da McKinsey afirma que as recomendações de produtos podem aumentar a receita em 300%. Há um grande potencial de vendas a ser conquistado ao adicionar recomendações de produtos personalizados às suas lojas de comércio eletrônico online.
O que são recomendações de produtos?
Recomendações de produtos são produtos selecionados que os usuários veem em várias páginas de um site. São recomendações relevantes baseadas em algoritmos para criar uma experiência de compra personalizada e influenciar a compra. Como? Essas recomendações de produtos são impulsionadas por inteligência artificial e algoritmos para prever e sugerir produtos que interessarão aos clientes.
Mas a criação de uma jornada de compra poderosa começa após a implantação da IA que rastreia dados — comportamento do comprador, hábitos de navegação e contexto situacional.
Benefícios das Recomendações de Produtos para o Crescimento de Negócios de Comércio Eletrônico
Quando as lojas de comércio eletrônico utilizam recomendações de produtos personalizados, é provável que vejam esse aumento nas conversões. Veja o porquê.
Descoberta de produtos
Existem milhares e milhares de produtos em sua loja virtual, o que significa que os clientes não encontrarão produtos relevantes. Além disso, os compradores não saberão exatamente quais produtos de suas ofertas correspondem às suas preferências. Ao sugerir produtos que correspondem às preferências do comprador, eles descobrirão mais produtos que se encaixam em seus interesses e, ao mesmo tempo, podem navegar rapidamente pela loja sem serem distraídos por vários produtos.
Boa experiência do cliente
Pense em quando um cliente decidiu sair do site porque não conseguiu encontrar o produto certo, mas uma recomendação de produto influenciou sua decisão. Ao recomendar produtos relevantes aos seus clientes, você mostra a eles os produtos nos quais eles estão genuinamente interessados, simplifica suas decisões de compra e oferece uma experiência de compra perfeita.
Aumenta as compras
Nas compras online, relevância é igual a conversão. Quando os clientes veem um produto relevante no widget de recomendação de produtos, eles clicam e o compram. Ao mostrar exatamente o que o comprador deseja, você mantém as vendas.
Tipos de recomendações de produtos
Antes de mergulhar em exemplos de recomendação de produtos, vamos entender os diferentes tipos de recomendações de produtos e como a IA ajuda os compradores recomendando produtos:
Filtragem colaborativa: Segmenta os clientes em grupos com base em suas ações — padrões de compra ou navegação semelhantes. A IA então analisa o comportamento de compradores anteriores e sugere produtos aos compradores que não concluíram a ação desejada. Geralmente, isso inclui uma série de ações. Por exemplo, se certos clientes clicaram nos produtos A, B e C e outro comprador clica nos produtos A e B, ele verá recomendações de produtos para C.
Filtragem baseada em conteúdo: Usa os padrões dos compradores, como seu perfil e histórico de compras anteriores, para recomendar produtos semelhantes que correspondam aos seus interesses.
Sistema de recomendação híbrido: É uma combinação de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. Ambos os filtros são executados separadamente e combinados para encontrar os produtos que o comprador realmente deseja comprar.
Exemplos de Recomendações de Produtos 2025
1. Produtos mais vendidos e em alta
Com as recomendações de produtos mais vendidos e em alta na página inicial, as pessoas podem ver o que outros clientes compraram.
Recomendações de produtos mais vendidos: São os produtos mais vendidos em seu site de comércio eletrônico. Estes também podem ser alterados para diferentes usuários com base em suas preferências.
Recomendações de produtos em alta: Sugerem tendências recentes, como tendências sazonais e festivas, para convencer os compradores a conferi-los.
Sephora – recomendação de produtos mais vendidos e em alta
Veja como a Sephora recebe seus novos visitantes colocando seus produtos mais vendidos na página inicial:
E aqui estão os produtos em alta.
Por que funciona?
Essas recomendações de produtos guiam os visitantes para saber mais sobre os produtos mais populares e em alta em sua loja, que provavelmente gerarão mais conversões.
2. Novas chegadas na página inicial
Com o widget de novas chegadas, novos produtos são adicionados ao estoque.
Reebok – Novas chegadas
Veja como a Reebok utiliza o widget de Novas Chegadas para informar os clientes sobre os novos designs.
Por que funciona?
A página inicial é o principal ponto de contato para os visitantes da loja de comércio eletrônico. Adicionar o widget de Novas Chegadas cria um burburinho entre os compradores sobre os lançamentos de novos produtos.
3. Recomendações para venda cruzada de produtos
A venda cruzada é uma excelente maneira de alavancar as vendas de comércio eletrônico e aumentar a satisfação do cliente, recomendando produtos que complementam o que está sendo comprado. Adicione o widget ‘Combina Bem Com’ ou ‘Vai Com Isso’ na página do produto para otimizar sua estratégia de recomendação de produtos.
MAC – Recomendação de produto para venda cruzada
A MAC oferece produtos relevantes que complementam o batom que o comprador está visualizando.
Por que funciona?
Quando são oferecidos ao comprador produtos relevantes que complementam o batom MAC que ele visualizou, ele pode adicionar produtos que correspondam à sua preferência ao carrinho e aumentar o valor do pedido.
4. Recomendações de produtos com resultados de pesquisa personalizados
Resultados de pesquisa inteligentes são necessários para manter os níveis de engajamento dos visitantes. Para produzir resultados de pesquisa personalizados, a IA coleta dados de vários aspectos dos padrões de um comprador e também dos termos de pesquisa que o comprador usa.
Forever 21 – Resultados de pesquisa personalizados
Vejamos este exemplo de personalização de pesquisa da Forever 21.
Por que funciona?
Quando um comprador pesquisa por ‘camisa vermelha’, o site exibirá camisas vermelhas para homens. Por quê? Porque o site identificou dados sobre o gênero do comprador, o que ajuda a mostrar resultados de pesquisa mais relevantes.
5. Recomendações de produtos com base no comportamento
Quando o site analisa o comportamento de um comprador, como seus padrões de navegação, pesquisa e compra, a IA envia recomendações de produção personalizadas.
Clientes também viram: O widget ‘Clientes Também Viram’ exibe os produtos mais explorados pelos clientes.
Recomendado para você: O widget ‘Recomendado Para Você’ sugere produtos após prever o padrão de pesquisa e compra recente de um comprador.
McDonald’s – Recomendação de produto baseada no comportamento
Abaixo está um exemplo de como o McDonald’s recomenda diferentes opções de hambúrguer para o cliente que frequentemente pede um hambúrguer de um único bife.
Por que funciona?
Como o histórico de compras do cliente inclui hambúrgueres de um único bife, a IA analisou os padrões do cliente e sugeriu mais variedades de hambúrgueres na faixa de preço mais alta com melhores ofertas.
6. Recomendações de produtos semelhantes
Exibir recomendações de produtos semelhantes sugere produtos com base nas marcas, categoria de produto e outros atributos que estão sendo navegados atualmente. Compradores verão um catálogo de widgets ‘Produtos Semelhantes’ ou ‘Você Também Pode Gostar’ abaixo dos produtos que visualizam.
Walmart – Recomendação de produtos semelhantes
Veja como o Walmart recomenda produtos semelhantes ao que está sendo visualizado.
Por que funciona?
Quando visitantes não estão satisfeitos com produtos atualmente visualizados, eles podem explorar produtos semelhantes para encontrar melhores preferências. Por exemplo, no Walmart, um visitante procura por um determinado vegetal, mas não consegue encontrar uma correspondência relevante. Com o widget de Produtos Semelhantes, eles podem descobrir mais itens e encontrar aquele que melhor se adapta à sua preferência.
7. Recomendações antes da saída
Esta é uma abordagem de última hora para tentar os compradores que decidem sair do site. Se o visitante for sair do site, as plataformas de Martech são capacitadas para exibir um pop-up com uma lista de produtos para tentá-lo.
Once Upon a Trunk – Recomendação de produto com intenção de saída
Dê uma olhada nesta recomendação de produto com intenção de saída da Once Upon a Trunk.
A Netcore adicionou o pop-up de intenção de saída ao site da marca, o que, por si só, contribuiu com 0,6% de sua receita, levando ao aumento da conversão.
Por que funciona?
Isso atrai compradores hesitantes a explorar os produtos não descobertos. Dar um desconto antes que eles saiam também é uma ótima maneira de reter compradores que eram sensíveis ao preço.
8. Recomendações de produtos por e-mail
Envie recomendações de produtos por e-mail para nutrir seus clientes e direcioná-los ao seu site. Em vez de enviar recomendações em massa, estude o comportamento do cliente e envie-lhe recomendações de produtos personalizados.
Croc’s Índia – Recomendações personalizadas por e-mail
Veja como a Crocs Índia envia a seus clientes uma recomendação de produto por e-mail personalizada.
A Netcore ajudou a Crocs Índia a personalizar sua jornada de e-mail, resultando em um ROI 42 vezes maior. Ao usar a Netcore, eles conseguiram enviar e-mails personalizados com base em seu histórico e comportamento do cliente. Isso reduziu o abandono de carrinho, reativou esses clientes e aumentou as vendas de produtos.
Por que funciona?
Ao enviar um e-mail de recomendação de produto personalizado, você pode redirecionar compradores inativos e reduzir abandonos de carrinho.
Aqui estão algumas outras maneiras de usar as recomendações de produtos por e-mail:
- Envie e-mails ‘Sentimos Sua Falta’ se o cliente não visitou seu site no último mês e reative os compradores inativos.
- Envie lembretes por e-mail para clientes que abandonaram o carrinho.
- Em seu e-mail, você também pode recomendar novos produtos aos clientes.
9. Página curada e adaptada às preferências
Apresente a variedade de produtos baseados nos hábitos de compra de seus clientes com uma página de boutique curada. Esta página é feita a partir de feedback explícito dos visitantes — gostos/não gostos. Com base nesta observação, uma página de boutique curada é criada.
Zivame – Página de boutique personalizada
Abaixo está um exemplo da Zivame. Eles curaram uma página de boutique para seus clientes com base em sua atividade recente na loja.
Usando esta estratégia de recomendação de produtos, a Netcore ajudou a Zivame a gerar 12 vezes o ROI de marketing. Ao implantar a Netcore, a IA analisou os padrões de compra dos clientes da Zivame e curou uma página de boutique para eles.
Por que funciona?
A IA estuda as preferências explícitas dos compradores, as marcas de que gostam, o tipo de produtos que procuram e a faixa de preço. Com base nessas informações, ela organiza uma página relevante para as necessidades do cliente, o que ajuda a tomar uma decisão informada.
Como a IA e o Machine Learning Simplificam a Descoberta de Produtos em Escala
À medida que os negócios de comércio eletrônico crescem e expandem seus catálogos de produtos, ajudar os clientes a encontrar os produtos certos rapidamente se torna um desafio sério. É aí que a IA e o machine learning entram em ação.
56% dos varejistas afirmam que os dados de comportamento em tempo real serão um foco importante nos próximos anos — e por um bom motivo. A Plataforma de Personalização da Netcore capacita as marcas de comércio eletrônico a entregar exatamente isso: uma experiência de compra perfeita onde cada cliente recebe produtos que correspondem ao seu comportamento, preferências e intenção, em tempo real. Os varejistas estão se afastando do merchandising de tamanho único e se movendo em direção a experiências hiperpersonalizadas.
Isso significa usar dados do cliente e IA para personalizar tudo, desde recomendações e conteúdo até mensagens exclusivas para cada comprador. Esta evolução não é apenas sobre tecnologia, é sobre crescimento.
A personalização impulsiona taxas de conversão mais altas, maiores valores de pedido e maior fidelidade do cliente. Com o aumento das expectativas dos clientes e ferramentas mais inteligentes, as experiências personalizadas não são mais opcionais, são essenciais para o sucesso no comércio eletrônico moderno.
Como a Personalização no Estilo Netflix Pode Revolucionar as Recomendações de Produtos no Comércio Eletrônico
De acordo com o Business Insider, impressionantes 75% do que as pessoas assistem na Netflix vem de suas recomendações personalizadas. Esse é o poder de usar dados comportamentais para antecipar o que os usuários querem, impulsionando a aderência, o engajamento e a satisfação. Agora, imagine aplicar a mesma inteligência à sua loja de comércio eletrônico.
Assim como a Netflix analisa o que você assiste, com que frequência você interage e quanto tempo permanece, as marcas de comércio eletrônico podem aproveitar o comportamento do usuário em tempo real, como padrões de navegação, frequência de cliques e tempo gasto nas páginas de produtos, para recomendar exatamente o que os compradores são mais propensos a comprar. A Netflix não mostra a todos os usuários a mesma página inicial, e sua plataforma de comércio eletrônico também não deveria.
Ao adotar essa abordagem, você transforma a descoberta de produtos em uma experiência personalizada que faz com que os clientes voltem.
As 3 Principais Plataformas de Recomendação de Produtos para E-commerce
Escolher o mecanismo de recomendação de produtos certo é fundamental para escalar o crescimento do comércio eletrônico. Aqui estão as 3 principais plataformas:
1. Netcore
Construída especificamente para e-commerce, a Netcore oferece recomendações de produtos em tempo real, impulsionadas por IA, com base no comportamento do usuário ao vivo, segmentos de afinidade e canais preferenciais (como WhatsApp, Push e E-mail). As marcas adoram sua facilidade de implementação, algoritmos transparentes e ROI mensurável. Os resultados incluem conversões 3 vezes maiores e um aumento de até 28% no AOV (Valor Médio do Pedido).
Bônus: Integração perfeita de catálogo e supressão de produtos irrelevantes/fora de estoque.
2. Algolia Recommend
Excelente para descoberta orientada por pesquisa com desempenho extremamente rápido. É amigável para desenvolvedores e personalizável, mas carece de personalização multicanal pronta para uso e rastreamento de afinidade para jornadas de funil completo.
3. Dynamic Yield
Conhecida por suas robustas capacidades de teste e personalização, a Dynamic Yield é uma forte concorrente para empresas. No entanto, muitas vezes requer mais esforço técnico para personalizar e não oferece tanta transparência na forma como as recomendações são geradas.
Recursos Essenciais em uma Plataforma de Recomendação de Produtos Pronta para Empresas
Para marcas de comércio eletrônico em rápido crescimento, escolher o mecanismo de recomendação de produtos certo não é apenas sobre recursos; é sobre desempenho, eficiência e impacto na receita. Aqui está o que os profissionais de marketing sênior devem avaliar:
Escalabilidade: A plataforma pode lidar com milhões de usuários e SKUs em tempo real, sem quedas de desempenho durante os picos de vendas?
Personalização Omnichannel: Os clientes transitam entre web, aplicativo, e-mail, SMS, WhatsApp e push. Suas recomendações devem seguir o contexto.
Otimização do Canal Preferencial: Você está gastando milhões mensalmente em comunicações, e-mail, SMS, WhatsApp e notificações de aplicativos. Mas e se você pagasse apenas pelas mensagens que importavam? O recurso de Canal Preferencial da Netcore identifica o único canal com o qual cada usuário tem maior probabilidade de interagir, economizando gastos desnecessários e melhorando o engajamento.
Combine isso com recomendações personalizadas de produtos, e as marcas têm visto um aumento de 25 a 30% nas conversões e 3X de ROI apenas otimizando a comunicação.
Facilidade de Integração: Sua plataforma deve se integrar ao seu ecossistema de e-commerce rapidamente, com conectores pré-construídos, sincronização de catálogo em tempo real e mínimo esforço de desenvolvimento.
IA Transparente e Suporte CSM: Algoritmos personalizáveis, lógica não “caixa-preta” e suporte dedicado ao sucesso do cliente são requisitos básicos para empresas.
Resumindo: Se você deseja escalar de forma mais inteligente, e não mais barulhenta — a Netcore oferece a personalização, inteligência e ROI que o comércio eletrônico moderno exige.
Por que Marcas Líderes de E-commerce Escolhem a Netcore para Recomendações de Produtos
Veja Como a Netcore Transformou a Descoberta de Produtos para uma Marca Líder de Comércio Eletrônico
Uma grande marca de e-commerce estava com dificuldades: as taxas de conversão estavam em apenas 5% e as taxas de rejeição haviam disparado para 78%. A descoberta de produtos estava falhando em entregar. Após implementar as recomendações de produtos personalizadas da Netcore, 32% da receita total é agora impulsionada por recomendações inteligentes e em tempo real, transformando navegadores passivos em compradores ativos. Saiba como.
Obtenha uma Estratégia Personalizada de Recomendação de Produtos para o Seu Negócio de E-commerce
Se você está com problemas de baixas taxas de cliques, alto abandono de carrinho ou sugestões irrelevantes, nossa equipe está aqui para ajudá-lo a resolver isso rapidamente. Nossos especialistas analisarão seu desempenho atual, identificarão oportunidades e construirão uma estratégia projetada para entregar ROI mensurável. Também mostraremos como executar com o motor de personalização full-stack da Netcore, sem a necessidade de uma equipe técnica completa. Agende sua Consulta de Estratégia Personalizada hoje.
