Tecnologia capaz de compilar vasta quantidade de informação de clientes agora torna possível para as lojas on-line recomendarem itens feitos para o interesse de compradores específicos. As companhias estão descobrindo que acertar nessas recomendações personalizadas – ou mesmo aproximadamente – pode significar vendas maiores.

Para os consumidores, o sistema de recomendação pode ou representar uma vaga e irritante invasão de privacidade ou uma grande ajuda em ordenar uma mar de escolhas.

Na NetFlix, a companhia de aluguel de DVD on-line, por exemplo, quase dois terços dos filmes alugados foram recomendados aos assinantes do site – filmes que os clientes poderiam nunca ter pensado em assistir de outra forma, disse a companhia. Como resultado, entre 70% e 80% dos alugueis da NetFlix vem dos 38.000 filmes do catálogo e não dos lançamentos.

A companhia credita a habilidade do sistema em fazer recomendações precisas ainda que automatizadas como grande parte de seu crescimento de 600.000 assinantes em 2002 para quase 4 milhões atualmente.

Os mecanismos de recomendação, que surgiu da tecnologia usada para servir comerciais personalizados em web sites, agora envolve tipicamente algum tipo de “filtro colaborativo” para criar informações automaticamente a indivíduos ou grupos de usuários.

Alguns mecanismos usam informações fornecidas diretamente pelos compradores, enquanto outras de apóiam mais nas hipóteses, como oferecer uma camisa a um comprador em busca de uma gravata. E alguns sites estão levando a personalização a um outro nível ao aumentar não apenas a coleção de informações, mas sua apresentação delas.

Liveplasma.com, um site de música e, mais recentemente, filmes, “mapeia” graficamente os interesses potenciais dos compradores. Uma busca por músicas do Coldplay, por exemplo, levam a uma representação gráfica do que os clientes anteriores de músicas do Coldplay compraram, apresentados em grupos de círculos de diversos tamanhos.

Quanto maior o circulo, maior a popularidade da banda. os círculos são reunidos em duas órbitas representando grupos de clientes com preferências similares.

“Essa é uma forma de mostrar recomendações que são mais vastas e mais úteis do que os links textuais”, disse Whit Andrews, vice-presidente de pesquisas da Gartner Inc., uma companhia de pesquisa em Stamford.

Outra invenção a caminho é a combinação do gosto dos clientes ao longo da internet, usando conhecimentos dos gostos deles em música tente vender-lhes livros, por exemplo.

“Até hoje, esse tem sido um território amplamente desconhecido”, disse Andrews, apesar de não o ser por falta de tentativas. Os sites há muito tentam desenvolver um sistema de vendas cruzadas entre as companhias que proteja a privacidade mas permita o compartilhamento de dados.