De navegação genérica à descoberta personalizada: carrinhos 28% mais valiosos através de recomendações baseadas em machine learning

A FashionAI, um varejista de moda online em rápido crescimento com mais de 500.000 visitantes mensais, lutava com um desafio crítico: apesar de oferecer milhares de itens de moda curados, os clientes achavam avassalador descobrir produtos que combinassem com seu estilo único. A experiência de navegação genérica levava a altas taxas de rejeição, baixo engajamento e frequente abandono de carrinho. Recomendações tradicionais de produtos baseadas em regras eram simplistas e ineficazes—mostrando itens baseados apenas em categoria ou faixa de preço sem entender preferências individuais, tipos de corpo ou evolução de estilo. Os clientes gastavam tempo excessivo procurando produtos irrelevantes, frequentemente saindo frustrados sem fazer uma compra. Enquanto isso, inventário valioso permanecia não descoberto no catálogo. Com a moda sendo altamente pessoal e orientada por tendências, a FashionAI precisava de uma solução sofisticada que pudesse entender preferências de estilo nuançadas, reconhecer tendências emergentes e adaptar-se a jornadas individuais de clientes em tempo real. A empresa precisava de um motor de recomendação inteligente que transformasse a navegação de uma tarefa em uma experiência de descoberta envolvente e personalizada.