Sistema de Recomendação Autoaprendizagem Usando Aprendizado por Reforço

Objetivo: Este trabalho visa desenvolver e avaliar um sistema de recomendação utilizando a metodologia de aprendizado por reforço. Essa metodologia utiliza a análise RFM (Recência, Frequência, Valor Monetário) para potencializar a segmentação de clientes. Ela também incorpora aspectos contextuais da compra, como o dia e a parte do mês, para aumentar a precisão das recomendações de produtos, alinhando ofertas com as preferências e necessidades individuais dos clientes. Desenho/Metodologia/Abordagem: O estudo envolve a implementação e simulação do comportamento do cliente para iniciar um processo de autoaprendizagem, que é crucial para adaptar e otimizar recomendações em mercados dinâmicos onde o feedback direto do cliente é limitado. A metodologia inclui uma segmentação detalhada de clientes usando dados da última compra, frequência de compra e total gasto de fontes de dados específicas para identificar grupos com diferentes perfis de compra. Esses perfis são integrados com dados de compras contextuais para definir estados representando cenários de compra distintos. Um processo de autoaprendizagem, facilitado por simulações, otimiza iterativamente a função de valor para melhorar a capacidade do sistema de antecipar e atender às necessidades dos clientes. Resultados: A pesquisa mostra que a segmentação avançada de clientes combinada com análise contextual e aprendizado por reforço melhora significativamente o desempenho do sistema de recomendação. A otimização iterativa, que envolve processo específico, aumenta a precisão do sistema em antecipar e satisfazer as necessidades dos clientes. Implicações Práticas: Esta abordagem melhora significativamente a experiência de compra e a satisfação do cliente ao fornecer recomendações mais personalizadas. Ela também oferece insights valiosos para a otimização de estratégias de marketing e vendas em diversas indústrias de e-commerce, mantendo o público informado sobre as aplicações práticas da pesquisa. Originalidade/Valor: Este estudo oferece uma combinação nova de segmentação de clientes, análise contextual e aprendizado por reforço. Demonstra que essa abordagem integrada pode melhorar significativamente a eficiência do sistema de recomendação, contribuindo assim de forma valiosa para o campo das estratégias de marketing e recomendações focadas no cliente.