Algoritmos de recomendação: como funcionam no varejo

Algoritmos de recomendação são sistemas que cruzam dados de comportamento de compra para sugerir produtos a um cliente específico.

No varejo digital brasileiro, essas recomendações geraram R$ 1,02 milhão em vendas no setor de moda e acessórios só em janeiro de 2025, segundo a ABComm (Associação Brasileira de Comércio Eletrônico).

O mecanismo já está presente na maior parte das jornadas de compra on-line. Quando uma vitrine digital mostra “quem viu este produto também comprou” ou monta uma seção de “recomendados para você”, um algoritmo de recomendação processou dados de navegação e histórico para gerar aquele resultado em tempo real.

O que são algoritmos de recomendação

Um algoritmo de recomendação analisa dados de comportamento, como produtos visualizados, itens comprados e tempo de navegação, para prever qual item tem maior probabilidade de interessar a um cliente específico.

A definição acadêmica mais usada é a do pesquisador Paul Resnick, da Universidade de Michigan. Para Resnick, sistemas de recomendação por filtragem colaborativa usam as opiniões de uma comunidade de usuários para ajudar indivíduos dessa mesma comunidade a identificar itens de interesse dentro de um conjunto grande de opções.

No varejo, a lógica prática é mais simples que a definição acadêmica. O sistema observa o que clientes com padrão de compra semelhante já escolheram e usa esse padrão para prever a próxima compra de um cliente novo.

Filtragem colaborativa: o modelo mais usado

A filtragem colaborativa é a técnica mais adotada em plataformas de e-commerce. Ela funciona a partir da similaridade entre usuários ou entre produtos, sem depender de uma descrição detalhada de cada item.

Segundo a BRLink, parceira de soluções de recomendação da Amazon Web Services, o modelo assume que dois clientes com histórico de compra semelhante tendem a se interessar pelos mesmos produtos no futuro.

Quando um item comprado por um cliente aparece na base de outro cliente com padrão parecido, o algoritmo sugere esse item para o segundo.

O ponto fraco da filtragem colaborativa é a falta de dado sobre clientes novos, chamado na literatura técnica de problema do usuário frio. Sem histórico de compra, o algoritmo não tem base de comparação.

Recomendação por conteúdo e modelo híbrido

A recomendação baseada em conteúdo resolve parte desse problema. Em vez de comparar clientes entre si, o sistema compara atributos do produto, como categoria, marca, faixa de preço e características técnicas, com o perfil de navegação do próprio cliente.

O modelo híbrido combina as duas abordagens. Ele usa filtragem colaborativa quando há volume de dados suficiente sobre o cliente e recorre a atributos de produto quando o histórico ainda é escasso. Grande parte das plataformas de e-commerce em operação hoje segue esse formato combinado.

Impacto dos algoritmos de recomendação no varejo brasileiro

Os algoritmos de recomendação já aparecem entre os fatores que sustentam o crescimento do e-commerce no Brasil. A Nuvemshop projeta faturamento de R$ 235 bilhões para o setor em 2026, alta de 15% sobre o ano anterior, com ticket médio de R$ 539.

Parte desse resultado tem relação direta com automação de vendas. Segundo a edrone, empresa de tecnologia para varejo digital, campanhas automatizadas, incluindo recomendação de produtos, responderam por cerca de 20% do faturamento de pequenas e médias empresas do e-commerce brasileiro no primeiro trimestre de 2025.

Em escala global, o Google publicou dados próprios sobre o impacto de sistemas de busca e recomendação baseados em inteligência artificial: aumento médio de até 3% em conversão e receita quando a tecnologia é aplicada em escala.

O efeito também aparece no ticket médio. De acordo com o Radar do e-commerce D2C da Nuvemshop, levantamento com dados de mais de 100 mil lojas ativas, o ticket médio do e-commerce direto ao consumidor chegou a R$ 281 em abril de 2026, patamar que lojas com estratégia de recomendação estruturada têm potencial de superar.

Desafios e limites da recomendação automatizada

O primeiro desafio é o volume de dados. Lojas pequenas, com poucas transações registradas, não geram base suficiente para filtragem colaborativa funcionar com precisão.

O segundo é a chamada esparsidade da base, quando o número de produtos é muito maior que o número de avaliações ou compras por item. Nesse cenário, o algoritmo tem poucos pontos de comparação para gerar recomendação confiável.

Há também o risco de recomendação repetitiva, quando o sistema sugere sempre os mesmos itens mais vendidos e reduz a diversidade do catálogo mostrado ao cliente. Esse padrão, chamado na literatura de viés de popularidade, tende a favorecer produtos já conhecidos em detrimento de itens de nicho com potencial de conversão.

Perguntas frequentes

O que são algoritmos de recomendação? São sistemas que analisam dados de comportamento de compra, como produtos visualizados e itens já adquiridos, para prever qual produto tem maior chance de interessar a um cliente específico. No varejo, aparecem em vitrines de “recomendados para você” e em e-mails de pós-venda. O objetivo é aumentar a taxa de conversão e o ticket médio ao mostrar itens relevantes no momento certo da jornada de compra.

Como funciona a filtragem colaborativa? A filtragem colaborativa compara o histórico de compra entre clientes com padrão de consumo semelhante. Quando um produto comprado por um cliente aparece na base de outro cliente com perfil parecido, o algoritmo sugere esse item para o segundo. Segundo a BRLink, parceira de soluções da Amazon Web Services, o modelo funciona melhor quanto maior o volume de dados de compra disponível na base.

Qual a diferença entre recomendação colaborativa e por conteúdo? A recomendação colaborativa compara clientes entre si. A recomendação por conteúdo compara atributos do próprio produto, como categoria, marca e faixa de preço, com o perfil de navegação do cliente. Plataformas de e-commerce costumam combinar as duas abordagens em um modelo híbrido, usando cada técnica de acordo com o volume de dados disponível sobre cada cliente.

Algoritmos de recomendação aumentam o ticket médio? Sim, segundo dados do setor. A ABComm registrou R$ 1,02 milhão em vendas geradas por recomendações personalizadas de IA no segmento de moda e acessórios em janeiro de 2025. A Nuvemshop projeta ticket médio de R$ 539 para o e-commerce brasileiro em 2026. O efeito varia conforme o volume de dados de compra disponível na base de cada loja.

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Imagem: Magnific