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Sabe aquele momento em que você está conferindo uma jaqueta online e, logo abaixo dela, surge — como mágica — o par de botas perfeito? Pois é, isso é recomendação de produto funcionando nos bastidores.
No universo do e-commerce de moda, essa estratégia é uma das mais valiosas para aumentar as vendas e manter o público interessado.
Para você ter uma ideia, recomendações de produtos personalizadas são responsáveis por até 31% da receita no e-commerce, além de aumentarem as taxas de conversão em mais de 70% quando bem implementadas. Esses são números significativos que impactam diretamente o desempenho do seu negócio.
Entretanto, para realmente funcionar, a recomendação de produto precisa ser personalizada. Afinal, o tradicional “você também pode gostar” só faz sentido quando leva em conta quem é esse “você”.
Pensando nisso, neste artigo vamos explicar o que torna uma recomendação de produto eficaz no e-commerce de moda, os diferentes tipos que você pode utilizar e como adicionar dados de tamanho e preferência de caimento leva a personalização a outro patamar.
O Que é Recomendação de Produto e Por Que Ela Funciona?
De forma simples, recomendação de produto é exatamente o que o nome sugere: sugestões de outros itens que o cliente pode querer conferir. Pode ser, por exemplo, um par de tênis que combine com o short adicionado ao carrinho ou uma lista de estilos parecidos com a blusa que ele está visualizando.
Essas pequenas sugestões ajudam a guiar o cliente pelo seu catálogo e, quando feitas corretamente, soam mais como um serviço de curadoria do que como uma tentativa forçada de venda.
E sim, elas funcionam. E funcionam muito bem.
Entenda por que são tão eficazes:
- Reduzem a fadiga de decisão — o cliente não precisa buscar no site inteiro aquilo que gosta.
- Aumentam o valor percebido — uma boa sugestão de “complete o look” transforma uma peça em uma produção completa.
- Criam confiança — quando a loja demonstra “entender” o estilo ou tamanho do cliente, ele tende a voltar mais vezes.
No e-commerce de moda, mais do que mostrar vários produtos, é preciso exibir as opções certas, no momento certo.
Tipos de Estratégia de Recomendação de Produto no E-commerce de Moda
Existem diversas maneiras de trabalhar com recomendação de produto. Na prática, a estratégia utilizada — e o local onde ela aparece — faz toda a diferença. As lojas virtuais de maior sucesso não usam um único método; pelo contrário, combinam diferentes formatos de recomendação, de acordo com o comportamento de compra, o tipo de produto e o estágio da jornada do cliente.
Independentemente do modelo, o fator determinante é a relevância. Mostrar várias opções só funciona se essas opções fizerem sentido para quem está navegando.
A seguir, veja os tipos mais comuns e eficientes de recomendação de produto no e-commerce de moda:
1. Itens Similares
Pense no clássico “Você também pode gostar…” ou “Mais opções como esta”.
Essas recomendações são baseadas em atributos semelhantes, como estilo, corte, cor ou categoria. Por exemplo: se o cliente está visualizando uma calça jeans cintura alta com pernas largas, ele provavelmente vai se interessar por peças semelhantes em outras lavagens ou marcas. Isso aumenta o tempo de navegação e facilita a busca pelo produto ideal.
2. Frequentemente Comprados Juntos
Aqui entra a tradicional estratégia de cross-sell: sugerir um top que combine com a calça, ou um cinto e bolsa para complementar o vestido.
No e-commerce de moda, essa abordagem eleva o ticket médio e ajuda o cliente a visualizar melhor como usar a peça, diminuindo as dúvidas e reduzindo as chances de devolução.
3. Produtos Vistos Recentemente ou em Alta
Muitas vezes, tudo o que o cliente precisa é de um lembrete.
Exibir os produtos que ele viu recentemente reativa o interesse, enquanto mostrar os itens em alta explora o poder da prova social. Se todo mundo está comprando aquele colete ou aquelas botas, isso pode motivar o cliente a conferir também.
4. Produtos Complementares
Aqui, a ideia é ir além do look. Inclua sugestões de sobreposição, acessórios de temporada ou até produtos de cuidado, como condicionador para couro ou bolsas organizadoras. Essas recomendações complementares demonstram conhecimento sobre como o cliente usa seus produtos, agregando valor e conduzindo para uma compra mais completa.
5. Recomendações Personalizadas
As recomendações personalizadas utilizam dados dos clientes — como histórico de compras, preferências de tamanho e comportamento de navegação — para exibir produtos que sejam, de fato, relevantes. Quanto mais personalizada for a experiência, maior a chance de gerar cliques, compras e recorrência.
Benefícios de uma Boa Estratégia de Recomendação de Produto
Vamos falar de números? Embora muitos enxerguem a recomendação de produto apenas como um extra na experiência do usuário, a realidade é que ela funciona como um motor silencioso de vendas.
Veja alguns resultados:
- Aumento do ticket médio — boas recomendações estimulam o cliente a adicionar “só mais uma peça”. E isso acumula rápido.
- Taxa de conversão mais alta — quanto mais personalizadas as recomendações, maior a chance de o cliente encontrar algo que realmente queira comprar.
- Melhor giro de estoque — recomendações ajudam a desovar peças específicas, principalmente se combinadas com itens populares ou frequentemente visualizados.
- Experiência de compra mais inteligente — quando o cliente sente que a loja entende seu gosto, ele fica mais tempo, compra mais e confia na marca.
- Fidelização — recomendações acertadas geram boas compras, diminuem devoluções e deixam o cliente satisfeito, aumentando as chances de retorno.
Ou seja, recomendações não só aumentam as vendas, mas também melhoram a qualidade de cada venda.
O Que Levar em Conta ao Implementar um Sistema de Recomendação de Produto
Para que a sua recomendação de produto funcione de verdade, tudo começa com dados. Quanto mais o sistema souber sobre o comportamento do cliente, melhor será a personalização. Informações como histórico de compras, comportamento de navegação, localização e preferências de tamanho ajudam a moldar uma experiência que faz sentido para o cliente.
Outro ponto importante é a tecnologia. Algumas soluções funcionam com regras pré-definidas. Outras, mais avançadas, utilizam machine learning, ajustando-se automaticamente conforme o comportamento do consumidor. Embora os sistemas baseados em inteligência artificial ofereçam melhores resultados ao longo do tempo, eles exigem dados limpos e organizados para funcionar bem.
Além disso, a forma e o local de exibição das recomendações também contam muito. Páginas de produto são ideais para sugestões de itens similares ou complementares, enquanto o carrinho funciona bem para recomendações de última hora. Você também pode personalizar a home ou os e-mails com sugestões de looks e produtos recomendados. O objetivo é sempre manter a experiência relevante e personalizada.
Ah — e não se esqueça da navegação mobile. Como a maior parte dos acessos ocorre pelo celular, suas recomendações devem ser rápidas, fáceis de rolar e adaptadas para telas menores.
Por fim, a melhor estratégia é aquela que está sempre em evolução. Faça testes A/B, monitore cliques, conversões e continue ajustando de acordo com a resposta do seu público. Em moda, os detalhes importam — e muito.
Conclusão: Boas Recomendações Começam com um Bom Entendimento
No fim das contas, uma boa recomendação de produto é aquela que cria uma experiência de compra fluida, intuitiva e relevante. Quando a marca entende as preferências, o estilo, o tamanho e até a forma como o cliente gosta de navegar, ela consegue apresentar exatamente aquilo que ele procura.
Seja você um iniciante ou alguém buscando otimizar ainda mais a estratégia, lembre-se: relevância é tudo. Quanto mais personalizadas, fáceis de usar e ajustadas às preferências de tamanho forem as recomendações, mais seu e-commerce de moda será visto como um ambiente confiável — não apenas para comprar, mas para descobrir o estilo ideal.
Afinal, em um mercado competitivo, a personalização é a sua maior vantagem.
