A Vitrine Compre Junto nem sempre irá apresentar produtos diretamente relacionados ao item da página. O objetivo principal dessa vitrine é otimizar o Ticket Médio da loja, exibindo produtos que historicamente foram comprados junto com o item principal, ou produtos que a Inteligência Artificial (IA) considera semelhantes com base em critérios amplos.
Como Funciona a Análise da SmartHint
A IA da SmartHint utiliza uma combinação de dados de vendas reais e cálculo de similaridade para gerar as recomendações:
1. Foco em Dados de Venda (Histórico de Pedidos)
Este é o critério principal. O sistema:
Analisa todos os pedidos registrados na loja para identificar padrões de compra.
Exemplo: Se a ESCOVA foi comprada no mesmo pedido que o SABÃO OMO, o sabão será apresentado como recomendação na página da escova. Se o SABÃO OMO estiver fora de estoque, a IA tentará apresentar outro sabão semelhante.
Garante que o item principal da página não seja apresentado como recomendação para si mesmo.
2. Cálculo de Similaridade de Produtos
Mesmo sem um histórico de vendas diretas, a IA busca itens semelhantes em todo o seu catálogo utilizando:
Vetores de Produtos: Transforma as características dos produtos (título, categoria, imagem) em dados matemáticos e busca itens semelhantes no catálogo.
Análise de Contexto: Utiliza títulos, categorias e imagens para calcular a similaridade entre produtos, garantindo que as recomendações sejam relevantes mesmo que a conexão não seja óbvia.
Em resumo, a vitrine é mais estratégica do que puramente lógica. Se o cliente está vendo algo que parece "aleatório", é provável que a IA o tenha encontrado em um padrão de compra anterior ou em um cálculo de similaridade contextual.