iFood
Estruturação da informação para o App
Nosso trabalho com o iFood envolveu a melhoria da experiência do usuário e a otimização do aplicativo por meio da reestruturação de tesauro e metadados.
Diagnóstico Inicial: o desafio era aprimorar seu aplicativo, tornando-o mais eficiente para os clientes a partir da experiência informacional. A análise inicial revelou informações sobre as tags, indexações e atividades dos clientes no aplicativo. Isso permitiu criar um plano de ação para entender o comportamento dos usuários e alinhar a experiência do usuário com os objetivos de negócios da empresa. Foi identificado o interesse dos clientes, suas abas preferidas e padrões de busca.
Ações Desenvolvidas no Projeto:
- Estruturação de conteúdo com metadados e classificação.
- Reforço do processo de definição de taxonomia.
- Criação de um tesauro específico para o iFood.
- Análise do comportamento dos usuários.
- Uso de curadoria de conteúdo.
- Aplicação de tags (categorias).
- Avaliação da funcionalidade de busca.
- Garantia de qualidade (Quality Assurance).
Resultado: As ações implementadas resultaram em uma experiência de usuário aprimorada, com preferências otimizadas no aplicativo. Foram desenvolvidos novos recursos de indexação, ampliando as categorias de busca e informações disponíveis. A empresa ganhou maior controle sobre o aplicativo, permitindo melhorias eficientes no futuro.
Após a implementação da nova taxonomia, relatórios mensais passaram a analisar o log de buscas do aplicativo, demonstrando a eficácia dos metadados, a criação de sinônimos e a identificação de sazonalidades e preferências regionais dos clientes. Isso possibilitou melhorias contínuas no aplicativo e contribuiu para ideias comerciais.
Produtos Aplicados no Projeto:
- Taxonomia.
- Busca.
Esse projeto demonstra como a análise cuidadosa do comportamento do usuário e a estruturação inteligente de metadados podem resultar em melhorias significativas na experiência do cliente e no desempenho de um aplicativo.
Análise dos Logs de Busca
Aplicamos nossa metodologia de análise dos logs de busca, que revela informações valiosas sobre o comportamento dos clientes e oferece insights significativos. O projeto envolveu os seguintes pontos:
Diagnóstico Inicial:
- Em 2016, o iFood iniciou a análise de seus registros de busca, que consistiam em mais de 100.000 registros por semana.
- A princípio, esses dados pareciam desordenados e sem estrutura, representando uma variedade de desejos, funcionalidades, informações e produtos dos usuários.
- O desafio era transformar esses registros em informações úteis e valiosas.
Ações Desenvolvidas no Projeto:
- Uma abordagem de Big Data foi aplicada para analisar os dados de busca de forma estruturada.
- Com base nos termos de busca, foram identificadas categorias macro relacionadas ao negócio do iFood.
- Grandes grupos de informações de interesse foram criados, revelando as principais tendências de comportamento dos usuários no sistema de busca.
Resultados e Aplicações Práticas:
- A análise dos registros de busca permitiu melhorar a taxonomia dos produtos do iFood e fornecer resultados mais relevantes aos usuários.
- A criação de sinônimos para busca foi um exemplo prático, aprimorando a semântica do conteúdo e expandindo as respostas aos usuários.
- A análise identificou grupos de similaridades linguísticas que não eram abordados pelas ferramentas de busca convencionais, devido à grande diversidade linguística no Brasil.
- Essa abordagem também aprimorou os processos de funis de compras e melhorou a experiência do usuário.
Benefícios de Negócios:
- O projeto permitiu ao iFood aprender mais sobre seus usuários e identificar tendências de consumo, produtos populares e padrões de busca.
- Isso proporcionou uma vantagem competitiva ao iFood, permitindo que a empresa se adaptasse rapidamente às necessidades dos clientes.
- A análise de logs de busca revelou o que os usuários realmente desejavam, ajudando a otimizar a experiência de compra e informação.
A análise de logs de busca não apenas melhora a relevância dos resultados, mas também enriquece a compreensão do usuário e suas intenções. Essa abordagem orientada por dados e comportamento do usuário pode ser um diferencial estratégico para as empresas, permitindo que elas ofereçam uma experiência mais personalizada e eficaz aos clientes. Além disso, essa análise contínua de dados pode ajudar as empresas a acompanhar as mudanças nas preferências dos clientes e se manterem à frente no mercado.
