Recomendações personalizadas: como aplicar no e-commerce?

Imagine receber uma notificação com um cupom de desconto para o tênis que você quer muito comprar, logo depois de abandonar o item no carrinho. Quando bem aplicadas, recomendações personalizadas criam esse tipo de experiência: aproveitam interesses específicos do usuário para tornar cada interação mais relevante.

E essa estratégia já é esperada pelo público. Segundo uma pesquisa da McKinsey, 71% dos consumidores esperam receber mensagens customizadas, enquanto 76% se frustram quando a comunicação de uma marca é genérica.

Nesse contexto, o desafio é transformar essa expectativa em uma abordagem que vá além de mostrar a mesma lista de “mais vendidos” para milhares de pessoas. Com dados comportamentais e inteligência artificial (IA), as empresas podem considerar sinais individuais da jornada para definir o que apresentar a cada cliente.

Mas como levar esse nível de personalização para uma base inteira de consumidores? Continue a leitura para entender o que são recomendações personalizadas, conhecer seus principais tipos e descobrir como aplicá-las no e-commerce.

Vamos lá?

O que são recomendações personalizadas?

São sugestões de produtos, conteúdos ou ofertas definidas a partir de dados sobre comportamento, histórico de compras, navegação e preferências de cada cliente. Com apoio de inteligência artificial e machine learning, esses recursos identificam padrões individuais para apresentar opções mais relevantes conforme o perfil de cada usuário.

Na prática, essa abordagem também pode beneficiar as empresas. Segundo o estudo “Mapa do Engajamento em Apps no Brasil”, 59% dos brasileiros afirmam que experiências personalizadas aumentam a intenção de comprar ou recomprar produtos e serviços em aplicativos.

Qual a diferença entre recomendações personalizadas e recomendações genéricas?

As genéricas exibem os mesmos produtos ou ofertas para um grupo amplo de clientes. Já as individualizadas consideram dados como histórico de compras, navegação, preferências e comportamento para definir quais itens têm maior relevância para cada pessoa. Assim, a experiência se adapta aos interesses e às necessidades individuais.

Segundo o Relatório de Engajamento do Cliente 2026, quando as marcas conseguem antecipar corretamente o que os clientes querem e precisam, 23% dos consumidores afirmam que provavelmente farão mais compras, enquanto 30% se mostram mais propensos a se tornar fiéis a uma marca.

Na prática, essa personalização pode assumir diferentes formatos, de acordo com os dados disponíveis, o contexto e o objetivo da estratégia. A seguir, conheça os principais tipos e como cada um funciona.

Quais são os tipos de recomendações personalizadas?

Os principais modelos são:

1. Filtragem colaborativa: considera o comportamento de clientes com gostos semelhantes. A partir dessas conexões, o sistema identifica itens que podem despertar o interesse de cada pessoa;
2. Filtragem baseada em conteúdo: analisa características dos itens, como categoria, gênero ou atributos, e busca opções semelhantes àquelas pelas quais o usuário já demonstrou interesse;
3. Sistema híbrido: combina os dois modelos anteriores para considerar tanto as características dos itens quanto os comportamentos de usuários semelhantes.

Vale destacar que esses três tipos de recomendações personalizadas podem aparecer em diferentes momentos da jornada do cliente.

Em um e-commerce, por exemplo, o sistema pode sugerir produtos semelhantes aos que você já comprou, considerar escolhas de usuários com interesses parecidos ou combinar esses dados para selecionar itens mais relevantes.

Mas como alcançar esse nível de customização e fidelização? Veja dicas no próximo tópico!

Como aplicar recomendações personalizadas no e-commerce?

Para colocar essa estratégia em prática, são 5 passos essenciais:

1. Reúna dados comportamentais dos clientes, como frequência de acesso e produtos mais visitados;
2. Crie segmentações a partir das informações coletadas;
3. Defina sugestões relevantes para cada perfil mapeado;
4. Personalize diferentes pontos de contato da jornada de compra;
5. Teste os resultados e refine a estratégia continuamente.

Saiba mais a seguir.

1. Reúna dados comportamentais dos clientes

O primeiro passo é entender como cada pessoa interage com a sua marca. Nessa etapa, você deve avaliar questões como páginas e produtos acessados, itens adicionados ao carrinho, compras anteriores, frequência de acesso e preferências demonstradas ao longo da jornada.

Esses dados ajudam a identificar interesses e intenções com mais precisão. Afinal, alguém que acessou várias vezes uma mesma categoria, mas ainda não comprou, apresenta um comportamento diferente de um cliente que costuma adquirir produtos com frequência.

2. Crie segmentações a partir das informações coletadas

Com os dados reunidos, a próxima etapa é agrupar usuários a partir de características e ações relevantes em comum. Quem navega com frequência, mas nunca compra, por exemplo, demanda uma abordagem diferente.

A Dafiti aplicou essa estratégia com apoio da Braze. Antes de utilizar a plataforma, a marca não conseguia segmentar usuários por comportamento, o que limitava a automação e a personalização no marketing digital. Com a tecnologia, passou a desenvolver ações direcionadas e realizar testes A/B.

Em uma das campanhas, a Dafiti identificou os “compradores navegadores” (usuários ativos no app que nunca haviam comprado) e criou uma experiência gamificada para esse público.

A ação gerou aumento de 85% nas conversões e de 300% na receita, evidenciando como a segmentação comportamental pode orientar experiências mais relevantes.

Quer saber mais? Confira o estudo de caso da Dafiti!

3. Defina sugestões relevantes para cada perfil mapeado

A segmentação cria a base para decidir o que faz sentido apresentar a cada público. Produtos visualizados anteriormente podem indicar preferências, enquanto compras passadas podem direcionar novas ofertas.

Nesse ponto, modelos de inteligência artificial e machine learning ajudam a cruzar diferentes sinais e identificar padrões em escala.

Assim, a escolha deixa de depender apenas de regras amplas, como destacar os “mais vendidos”, e passa a considerar o comportamento demonstrado por cada cliente.

4. Personalize diferentes pontos de contato da jornada de compra

As informações obtidas podem ir além da vitrine do site e orientar produtos destacados, ofertas, e-mail marketing e mensagens no aplicativo, criando uma experiência mais coerente entre os canais usados pelo consumidor.

Aliás, essa também foi uma frente trabalhada pela Dafiti. Com mensagens no app e réguas de e-mails, a empresa desenvolveu uma comunicação omnichannel.

5. Teste os resultados e refine a estratégia continuamente

Por fim, acompanhe como cada abordagem influencia indicadores como cliques, conversões, pedidos e receita. Testes A/B ajudam a comparar diferentes mensagens, ofertas ou formas de segmentação e identificar quais escolhas geram melhores respostas.

Bom, agora que você já sabe como aplicar estratégias de personalização e conheceu o exemplo da Dafiti, é hora de explorar outras possibilidades. Veja a seguir!

Quais são os casos de uso de recomendações personalizadas?

Os exemplos mais comuns incluem:

1. Sugestão de produtos no e-commerce: apresenta itens de acordo com interesses e comportamentos de compra;
2. Indicação de conteúdos em streaming: seleciona filmes, séries ou músicas alinhados às preferências individuais;
3. Ofertas em aplicativos de delivery: considera pedidos e hábitos anteriores;
4. Upsell: oferece ao cliente uma versão superior ou mais completa do produto ou serviço que ele já pretende comprar;
5. Cross-sell: indica produtos complementares às escolhas realizadas.

Apesar de aparecerem em diferentes contextos, todos os casos de uso de recomendações personalizadas têm algo em comum: baseiam-se em dados para tornar cada interação mais relevante.

Dessa forma, as sugestões customizadas também contribuem para o customer engagement, pois fortalecem o relacionamento com o cliente e criam novas oportunidades de conversão.

Para alcançar esse potencial, é importante contar com recursos que permitam transformar informações sobre o público em interações relevantes ao longo da jornada. É nesse contexto que a Braze entra em cena.

Transforme dados em experiências relevantes com a Braze

Como vimos, criar recomendações personalizadas exige transformar dados e comportamentos em interações relevantes para cada cliente, no momento certo e nos canais adequados.

Para aplicar essa estratégia em escala, marcas precisam conectar informações, segmentação, comunicação e aprendizado contínuo.

Nesse cenário, a Braze reúne essas frentes em uma única plataforma, permitindo orquestrar jornadas e usar o fluxo de dados para entender o que funciona e aprimorar continuamente a experiência oferecida.

Com recursos de segmentação avançada, experimentação e BrazeAI™, as equipes podem otimizar suas ações e entregar experiências cada vez mais alinhadas aos reais interesses do consumidor.

Quer descobrir como aplicar todas essas possibilidades à sua marca? Fale com a equipe da Braze agora mesmo!