Recomendação de produtos é uma estratégia de crescimento poderosa, que impulsiona a receita do seu e-commerce e melhora a experiência do cliente. Ao oferecer sugestões personalizadas e relevantes, você guia o consumidor pela jornada de compra, facilitando a decisão e incentivando a compra de mais itens.
Recomendações de produtos também reduzem o atrito na compra e ampliam o valor médio do pedido (AOV, ou Average Order Value), sem depender exclusivamente de estratégias de tráfego pago.
Quer entender como essa tática de personalização pode ser o motor do seu crescimento? Continue lendo e descubra como aplicar a recomendação de produtos em seu site, de forma inteligente e eficiente.
O que é recomendação de produtos?
É a exibição dinâmica de itens potencialmente relevantes para cada usuário, baseada em seu comportamento de navegação, contexto atual e histórico de compras. O objetivo é facilitar a escolha do cliente, aumentar vendas com recomendação, a conversão e o valor médio do pedido em páginas-chave, como a página de produto (PDP), carrinho e checkout.
Essa estratégia aumenta a descoberta de produtos, a taxa de adição ao carrinho e o ticket médio. Recomendações de produtos bem planejadas usam algoritmos como:
- “quem viu, também viu” (co-view),
- “quem comprou, também comprou” (co-buy), e
- “mais populares”.
Essa tática aumenta o ticket médio (AOV) e otimiza a conversão, gerando crescimento orgânico, sem a necessidade de um alto investimento em tráfego pago.
Como funciona a recomendação de produtos?
O sistema de recomendação de produtos é movido por um motor inteligente que coleta e analisa dados em tempo real. Este motor busca padrões e correlações entre diversas informações, como:
- as páginas visitadas,
- itens no carrinho,
- buscas realizadas,
- popularidade de produtos
- afinidades do usuário.
Com base nesses sinais, ele constrói e exibe vitrines recomendadas dinâmicas ou pop-ups (overlays) com sugestões altamente personalizadas, de forma instantânea.
Para um e-commerce, o uso de uma plataforma como o TagAssist simplifica esse processo. Ela transforma essa inteligência em blocos prontos, que podem ser facilmente ativados em páginas estratégicas.
A partir daí, é possível configurar a segmentação e as regras de exibição de acordo com seus objetivos, garantindo que a recomendação certa seja mostrada para o cliente certo, no momento ideal.
Quais são os tipos de recomendação de produtos?
Para construir uma estratégia eficiente, é preciso combinar diferentes tipos de recomendação. A Etag organiza essa inteligência em quatro pilares principais, que podem ser ajustados com base em critérios como sazonalidade, estoque e margem de lucro.
Baseadas em comportamento (co-buy/co-view)
A recomendação por comportamento é baseada no conceito de “sabedoria da multidão”. A inteligência do motor de recomendação analisa o que outros clientes com perfis e jornadas de compra semelhantes visualizaram (co-view) ou compraram (co-buy) juntos.
Essa abordagem é excelente para gerar kits de produtos e praticar o upsell – oferecer uma versão “melhor” do mesmo produto – de forma inteligente, especialmente nas páginas de produto.
Por exemplo, se muitos clientes que compraram um tênis de corrida também compraram um par de meias esportivas, o sistema pode sugerir as meias como um item complementar. É uma maneira poderosa de aumentar o ticket médio, pois você oferece produtos que já têm uma conexão comprovada entre si.
Baseadas em navegação
As recomendações baseadas em navegação focam na jornada individual do cliente. Elas apresentam itens que o usuário já viu, ou sugerem variações semelhantes do produto. O objetivo é reduzir o retrabalho do cliente, lembrando-o de seu interesse inicial e facilitando o retorno à compra.
Esse tipo de recomendação é uma forma de personalização mais direta e focada em converter a intenção já manifestada. Um cliente pode ter adicionado um item no carrinho e saído do site. Ao voltar, ele é imediatamente lembrado dos produtos que estava considerando, incentivando a continuidade da compra.
Personalizadas (por usuário)
Recomendações personalizadas são poderosas na página inicial e podem ser usadas para sugerir produtos que se alinham com o estilo de vida ou as compras anteriores do cliente, mesmo que ele não tenha interagido com itens semelhantes na sessão atual.
A recomendação personalizada é a mais sofisticada, pois gera sugestões 1:1, ou seja, únicas para cada cliente. Ela mistura preferências, histórico de compras e afinidades do usuário para construir um perfil detalhado e prever o que ele gostaria de ver a seguir.
Para funcionar com precisão, essa abordagem requer dados de primeira parte (first-party data) consistentes e uma plataforma de inteligência robusta. No entanto, é crucial realizar testes constantes para garantir que as recomendações gerem os resultados esperados.
Por popularidade
As recomendações por popularidade destacam os itens mais vendidos e os melhores avaliados de uma loja, servindo como uma poderosa prova social.
Esse tipo de recomendação é útil para situações em que a plataforma ainda não tem dados de comportamento suficientes do usuário (por exemplo, um novo visitante ou um cliente que limpou os cookies).
Ao mostrar o que a maioria das pessoas está comprando ou amando, você elimina a incerteza e direciona o cliente para produtos que já têm um histórico de sucesso comprovado.
A combinação desses tipos de recomendação em páginas-chave (como a PDP, coleção e carrinho) garante uma jornada de compra fluida e personalizada, maximizando as chances de conversão e aumentando o valor total da compra.
Quais os benefícios de recomendar na hora certa?
As recomendações de produtos, quando aplicadas no momento certo da jornada de compra, são um grande diferencial competitivo nestes locais:
Na página de produto
As vitrines de recomendação resolvem as dúvidas do cliente, mostrando opções complementares ou similares que podem convencê-lo a finalizar a compra. Isso não só aumenta a descoberta de novos itens, como também melhora a experiência do usuário (UX) e reduz o abandono de página.
No carrinho de compras
Aqui, a recomendação tem o poder de aumentar o AOV e o número de itens por pedido. Ao sugerir complementos (como acessórios para o item principal), você incentiva o cross-sell (sugestão de itens complementares que combinam com a compra original).
Isso aumenta as chances de fechar a venda com um ticket maior, transformando a etapa do checkout em uma nova oportunidade de conversão.
TagAssist: a ferramenta de recomendação de produtos da Etag
O TagAssist é a solução da Etag que transforma a recomendação de produtos em uma estratégia de crescimento tangível. A plataforma cria vitrines de recomendação e ofertas contextuais baseadas em uma análise profunda do perfil e comportamento do usuário.
A ferramenta utiliza dados comportamentais em tempo real para apresentar produtos similares, complementares e ofertas personalizadas. O TagAssist atua com gatilhos customizados, seja por tempo de inatividade, abandono de site ou origem do usuário, oferecendo ações contextuais como “Veja também” e “Aproveite agora”.
A solução se integra de forma rápida e permite que você comece a colher resultados imediatamente, com blocos prontos para serem ativados.
O TagAssist combina aprendizado rápido e automático com segmentação avançada para ajustar as recomendações de acordo com o perfil e comportamento individual do consumidor, aumentando a relevância e a efetividade da comunicação.
Com o TagAssist, você:
- Reduz o abandono nas páginas de produtos.
- Potencializa as vendas de cross-selling e up-selling,
- Aumenta o ticket médio e a taxa de conversão.
O resultado é uma experiência de compra personalizada e fluida, que incentiva o usuário a permanecer e concluir a compra. Que tal testar o poder do TagAssist? Ative duas vitrines nas suas páginas de maior tráfego e comprove os resultados!
5 dicas para recomendar produtos no e-commerce que funcionam
Recomendar produtos de forma eficaz é uma arte que combina dados, psicologia e design. É preciso entender a jornada do cliente para oferecer a sugestão certa, no lugar e na hora certos.
Com base nas melhores práticas do mercado, separamos cinco dicas essenciais para impulsionar suas vendas com recomendações.
Vitrines bem construídas
Uma recomendação ineficaz pode poluir a experiência de navegação e, em vez de ajudar, afastar o cliente. Para evitar isso, crie vitrines claras e atraentes. Títulos objetivos (como “Quem comprou este item também levou…”) orientam o cliente.
O ideal é exibir imagens de alta qualidade e rótulos úteis que explicam a relação entre os produtos, como “frequentemente comprados juntos”. Evite o excesso de informação!
Conheça o seu cliente
A melhor recomendação é aquela que parece uma sugestão de um amigo. Para isso, use os dados a seu favor.
Sinais de busca interna do site, as páginas de produtos mais visitadas e os motivos de desistência (como abandono de carrinho) são informações valiosas. Elas ajudam a calibrar seu algoritmo ou a definir as regras de exibição, garantindo que as recomendações estejam alinhadas ao comportamento e aos interesses reais de seu público.
Lembretes contextuais e amigáveis
A forma como você apresenta a recomendação é tão importante quanto o que você recomenda. Overlays leves e banners em posições estratégicas da página de produto ou do carrinho funcionam melhor do que pop-ups intrusivos.
Esses lembretes devem ser contextuais, ou seja, oferecer um complemento direto ou uma alternativa relevante para o que o cliente está vendo no momento, como “Você também pode gostar…” ou “Aproveite para levar junto”.
Atenção às sazonalidades
As tendências de compra mudam rapidamente, especialmente em datas comemorativas, eventos de vendas ou mudanças de estação.
Mantenha suas vitrines ajustadas por campanhas, estoque e calendário. A popularidade de um produto pode disparar em poucas semanas, por isso, revise suas recomendações semanalmente para garantir que você está promovendo os itens mais relevantes do momento e não perdendo oportunidades de venda.
Faça ajustes contínuos
Sua estratégia de recomendação de produtos nunca deve ser estática. Testes A/B são fundamentais para entender o que funciona melhor para seu público.
Teste diferentes títulos, posições e algoritmos para ver qual configuração gera o melhor resultado. Promova os vencedores do teste e documente seus aprendizados para criar uma biblioteca de boas práticas.
Como otimizar a estratégia de recomendação de produtos?
Para maximizar os resultados, a recomendação de produtos não deve ser uma ação isolada. É preciso unir as vitrines do seu site a follow-ups e incentivos estratégicos que levam o cliente de volta à compra.
- Reengajamento via e-mail ou WhatsApp: Use lembretes de itens vistos ou abandonados no carrinho para trazer o cliente de volta. (Combine com TagMail.)
- Descontos progressivos: Crie faixas de desconto por quantidade para incentivar a compra de kits ou itens que são frequentemente comprados juntos.
- TagAssist: Utilize as vitrines do TagAssist nas páginas de produto (PDP) e no carrinho com algoritmos de co-view/co-buy/populares. Comece testando duas posições e dois títulos diferentes para descobrir o que gera mais conversão em seu negócio.
A Etag Digital oferece uma solução completa para orquestrar essa comunicação, garantindo que a recomendação não seja apenas uma vitrine no seu site, mas uma poderosa ferramenta de vendas multicanal.
Meça os resultados e comece a testar a recomendação de produtos
Medir o sucesso de uma estratégia de recomendação de produtos é fundamental para comprovar o retorno sobre o investimento. As métricas mais importantes para acompanhar são o Valor Médio do Pedido (AOV) e a Taxa de Conversão (CVR).
Para entender o impacto delas direto nas suas vendas, solicite uma demonstração de uma vitrine da TagAssist na página do produto e outra no carrinho, usando as regras de co-view e co-buy.
Com a Etag Digital, comprova como a inteligência de recomendação pode aumentar o seu AOV e a taxa de conversão em poucos dias. O que você está esperando para começar a crescer?
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