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Uma vendedora multilíngue disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, que pode guiar seus visitantes durante o processo de seleção? Quero me inscrever.
A recomendação de produtos por IA não é novidade. Mais de 35% das pessoas já usam chatbots para recomendações detalhadas de produtos, e 75% das empresas que utilizam chatbots perceberam aumento na satisfação dos clientes.
Facilite para seus clientes comprarem, e eles o farão.
Nós sabemos tudo sobre chatbots de recomendação de produtos. Já ajudamos a implantar quase um milhão de agentes e chatbots de IA nos últimos anos, incluindo agentes de recomendação para marcas reconhecidas internacionalmente.
Por isso, consultei os especialistas em recomendação de produtos por IA da nossa empresa e reuni as principais dicas deles neste artigo.
Se você quer criar um chatbot, contratar alguém para criar um chatbot para você ou só está curioso sobre o assunto, este artigo é para você.
O que é um chatbot de recomendação de produtos?
Um chatbot de recomendação de produtos é um assistente de IA que ajuda clientes a encontrar e escolher produtos sugerindo opções relevantes com base em suas preferências, comportamento ou perguntas.
Eles estão se tornando essenciais no e-commerce, presentes em sites, lojas Shopify e até em canais de mensagens como o WhatsApp.
Estatísticas sobre recomendação de produtos com IA
- Segundo a Intercom, 41% das empresas usam chatbots para vendas, e esses chatbots voltados para vendas apresentam aumento médio de 67% nas vendas.
- As pessoas querem personalização: 91% dos consumidores têm mais chances de comprar de marcas que reconhecem, lembram e oferecem recomendações e ofertas relevantes.
- Interações com chatbots alcançam uma taxa média de satisfação de 87,6%, contra 44% para atendimento telefônico e 61% para suporte por e-mail.
- Empresas de e-commerce que usam chatbots de IA têm um aumento médio de 20% no valor médio do pedido na primeira semana após a implantação, segundo relatórios do setor.
- A personalização normalmente gera um aumento de 10 a 15% na receita, de acordo com os analistas da McKinsey.
Benefícios de um chatbot de recomendação de produtos
Melhore a satisfação do cliente
Um estudo mostrou que interações com chatbots atingiram uma taxa média de satisfação de 87,6% (contra 44% para atendimento telefônico e 61% para suporte por e-mail).
Quando um chatbot recomenda o produto certo na hora, elimina a fadiga de decisão — o maior vilão da satisfação online.
Em vez de obrigar o usuário a vasculhar infinitas opções, ele entrega “a coisa certa, na hora certa”, o que parece mais um serviço do que uma venda.
Aumente o ticket médio (AOV)
Empresas de e-commerce que usam chatbots de IA têm um aumento médio de 20% no valor médio do pedido na primeira semana após a implantação, segundo relatórios do setor.
Por quê? Chatbots facilitam a navegação em catálogos enormes.
Um bom chatbot de recomendação usa o contexto para identificar o melhor momento para sugerir upgrades ou complementos. Quando entende o motivo da compra, pode sugerir produtos que realmente agregam valor.
Aumente as taxas de conversão
Um estudo mostrou que clientes que interagem com chatbots de IA convertem até 4 vezes mais (12,3% contra 3,1%) do que aqueles que não usam.
Quando um chatbot reduz a incerteza — respondendo dúvidas rápidas ou comparando produtos em tempo real — ele encurta o caminho entre o interesse e a compra. É venda na certa.
Personalização em escala
A personalização normalmente gera um aumento de 10 a 15% na receita, de acordo com os analistas da McKinsey.
A maioria dos sites de e-commerce personaliza depois de coletar dados. Um chatbot personaliza durante a conversa — aprendendo preferências em tempo real e adaptando as sugestões conforme avança. Esse ciclo de feedback ao vivo faz a descoberta de produtos parecer fácil e humana.
O desafio é escalar a personalização mantendo o custo baixo. Mas chatbots fazem isso naturalmente.
Quais são os recursos necessários para um chatbot de recomendação de produtos?
RAG
A qualidade das recomendações de produtos depende das Bases de Conhecimento e da lógica que você fornece ao seu chatbot.
O sucesso na busca dessas informações depende do RAG (retrieval-augmented generation). Todo chatbot de recomendação de produtos usa RAG, mas nem todo RAG é igual.
Uma forma de testar motores de RAG é criar um bot simples para testar com seu catálogo. Ou, se estiver conversando com uma equipe de vendas de software, pode perguntar para eles.
Com uma versão mediana de RAG, seu chatbot tem menos chances de oferecer recomendações valiosas para o usuário.
Bases de Conhecimento atualizadas e dinâmicas
Sempre digo isso (e meus colegas também): seu chatbot só é tão bom quanto as informações que você fornece.
Suas Bases de Conhecimento são onde seu chatbot aprende o que recomendar — desde especificações e preços até avaliações de clientes e casos de uso.
Se essas informações estiverem desatualizadas ou incompletas, as recomendações também estarão.
Bases de Conhecimento dinâmicas e atualizadas automaticamente garantem que seu chatbot sempre use os dados mais recentes. Assim, ele recomenda o que está disponível, reflete promoções atuais e sugere novos produtos.
Memória
De acordo com o mesmo relatório de pesquisa da McKinsey que mencionei acima, quanto mais personalizadas forem suas ofertas, maior será o seu faturamento.
O ideal é que seu chatbot consiga ‘lembrar’ dos usuários de interações anteriores.
Isso é mais complicado do que os recursos anteriores, já que nem todas as plataformas de chatbot oferecem memória de longo prazo. (Felizmente, a nossa oferece.)
Um construtor de chatbot que oferece memória entre conversas permite que seu bot lembre o que já recomendou e como o usuário respondeu — mesmo semanas depois.
Quais informações meu bot de recomendação de produtos precisa para oferecer boas recomendações?
Essa é uma pergunta muito importante. Como seu chatbot vai dar recomendações personalizadas afinal?
Você precisa de dois conjuntos de dados para oferecer recomendações precisas: dados do produto e dados do usuário.
Dados do produto
Os dados do produto virão das Bases de Conhecimento que você envia para seu bot. Podem ser páginas da web, bancos de dados, documentos, planilhas ou outros tipos de arquivo.
Esses dados permitem que seu bot recomende produtos com base em:
- Nome e descrição do produto
- Categoria e tags
- Preço
- Disponibilidade ou estoque
- Imagens e links (para uma experiência melhor)
- Avaliações e/ou resenhas
Dados do usuário
Para os dados do usuário, você precisará usar um webhook para conectar seu bot às suas análises do site, CRM, plataforma de e-commerce ou qualquer outra fonte de onde queira usar dados.
Esses dados permitem que seu bot recomende produtos com base em:
- Preferências: tamanho, cor, orçamento, marca ou estilo.
- Dados comportamentais: histórico de navegação, cliques, compras ou tempo gasto em itens.
- Contexto: localização, dispositivo ou assunto da conversa.
Exemplos de chatbots de recomendação de produtos
Froméo
O Fromages d’ici tem mais de 1.000 queijos locais, e escolher o certo pode ser difícil. Por isso, eles se uniram à LG2 para criar o Froméo, um chatbot de recomendação de produtos que ajuda as pessoas a encontrar o queijo ideal.
O Froméo começa fazendo algumas perguntas simples — preferências de sabor, textura, até se você está grávida — e então recomenda queijos que combinam com o gosto e as necessidades do usuário. (Também sugere receitas e harmonizações!)
É gratuito e está disponível no site do Fromages d’Ici, então você pode conferir e receber uma recomendação de queijo você mesmo.
Parece menos um chatbot e mais uma conversa com um especialista em queijos que conhece todos os queijos do Quebec.
Riskex
Conheça o chatbot da Riskex: ele recebe os usuários que navegam pelos módulos de software de segurança e os orienta para a melhor escolha.
Faz perguntas rápidas sobre o tamanho da empresa, setor e qual problema você quer resolver (por exemplo, auditoria, gestão de incidentes).
Com base nas respostas, recomenda os melhores módulos de software, permite acompanhar o status do pedido ou licença, oferece benefícios de fidelidade para clientes existentes e transfere para um atendente humano quando necessário.
Interhome
O chatbot da Interhome ajuda viajantes a filtrar um catálogo com milhares de imóveis para aluguel de temporada entendendo o tipo de viagem que estão planejando.
E não se limita a datas e locais — considera detalhes como orçamento, comodidades e estilo de viagem para sugerir as propriedades mais adequadas ao usuário.
Ele também cuida das próximas etapas:
- Processamento de pagamentos
- Compartilhamento de detalhes da reserva
- Reconhecimento de clientes fiéis com recompensas ou descontos
Os clientes podem fazer toda a busca e reserva em uma única conversa. Bem legal, né?
Quais são os melhores chatbots para recomendação de produtos?
1. Botpress
Melhor para: Equipes que querem um bot de recomendação de produtos altamente personalizável com RAG avançado
O Botpress é uma plataforma flexível de chatbots de IA para criar agentes capazes de lidar desde recomendações simples até lógicas complexas e totalmente personalizadas.
É low-code por natureza, então pequenas e médias empresas podem criar chatbots de recomendação rapidamente, mas também oferece liberdade para desenvolvedores irem além — conectando a bancos de dados de produtos, adicionando regras personalizadas ou puxando dados ao vivo via APIs.
Esse equilíbrio entre acessibilidade e controle torna o Botpress ideal para equipes que querem começar simples e depois aumentar a inteligência do chatbot conforme o negócio cresce.
2. ManyChat
Melhor para: Equipes que buscam recomendações de produtos em redes sociais
O ManyChat é uma das principais plataformas de chatbot para apps sociais e de mensagens como Instagram, WhatsApp e Messenger. É voltado para automação de marketing e vendas, ajudando marcas a oferecer recomendações de produtos diretamente nas conversas.
A configuração é visual e intuitiva, permitindo que profissionais de marketing criem fluxos rapidamente sem precisar programar. É ideal para marcas que dependem das redes sociais e querem personalizar a experiência de compra onde seus clientes já estão.
A desvantagem é a personalização — se você precisa de lógica avançada de produtos ou integração com o backend, não é tão flexível quanto plataformas voltadas para desenvolvedores.
3. Tidio
Melhor para: Equipes que querem um bot de recomendação simples, pronto para usar
O Tidio combina chat ao vivo e automação por IA, sendo uma escolha popular para pequenos e-commerces. Permite conectar com visitantes instantaneamente enquanto automatiza sugestões de produtos e tarefas de suporte com seu assistente de IA, Lyro.
É fácil de configurar, acessível e eficaz para lojas que querem aumentar a conversão sem contratar mais equipe de suporte.
O foco da plataforma na facilidade de uso limita a profundidade — ótimo para catálogos pequenos, mas menos indicado para fluxos de recomendação avançados.
4. ChatFuel
Melhor para: Empresas que dependem fortemente do Facebook e Instagram
O Chatfuel é uma plataforma sem código focada em comércio conversacional por canais como Facebook, Instagram e WhatsApp. Foi criado para vender onde os clientes conversam, oferecendo sugestões de produtos, promoções e até opções de pagamento diretamente na conversa.
A plataforma é conhecida pela rapidez no lançamento e integração fácil com lojas sociais. É uma ótima opção para marcas que vendem por DMs ou anúncios. Eles realmente ajudam você a chegar nas DMs, como dizem os mais jovens.
Dito isso, é mais uma ferramenta de automação de marketing do que um motor robusto de recomendações — melhor para resultados rápidos do que para personalização profunda.
5. Octane AI
Melhor para: Lojas virtuais que querem recomendações no formato de quiz
O Octane AI é uma plataforma focada em Shopify que usa quizzes e lógica conversacional para guiar clientes até os produtos certos. É especialmente bom para captar dados zero-party — preferências que o cliente compartilha voluntariamente — e personalizar recomendações futuras.
Ele se integra fortemente ao Shopify e a ferramentas de marketing como Klaviyo, sendo uma escolha popular para marcas DTC que querem aumentar ticket médio e retenção com sugestões personalizadas.
Porém, o Octane é menos flexível fora do ecossistema Shopify. É uma escolha central para quem usa Shopify.
6. Robofy AI
Melhor para: Sites menores que desejam um bot no estilo FAQ
O Robofy AI é um construtor de chatbot leve para pequenos negócios. É barato e fácil de configurar, tornando-se acessível para marcas que querem experimentar recomendações de produtos com IA sem investir em uma plataforma cara.
O Robofy AI cobre bem o básico: tarefas simples de recomendação e suporte em sites, ajudando clientes a encontrar o que precisam rapidamente, entre outros.
Não foi feito para personalizações avançadas ou lógica complexa, mas para pequenas lojas, entrega bom valor e resultados rápidos.
Como criar um bot de recomendação de produtos passo a passo
1) Escolha sua plataforma de chatbot
Com o crescimento das plataformas de IA, não faltam opções. Escolha uma que conecte ao seu catálogo, suporte RAG/Bases de Conhecimento e permita controlar a lógica (não só usar modelos prontos).
Se quiser nossa opinião, confira nossas recomendações para:
- As melhores plataformas de chatbot
- As melhores plataformas de chatbot white label
- As melhores plataformas de chatbot open source
Caso contrário, use seu buscador favorito, um LLM ou peça dicas para amigos e familiares (que, claro, também estão obcecados por escolher uma plataforma de chatbot).
2) Conecte seu catálogo de produtos
É aqui que o RAG faz o trabalho pesado. Seu bot de recomendação de produtos vai usar as Bases de Conhecimento que você fornecer para mostrar os produtos certos, checar o estoque e manter tudo atualizado.
Faça upload ou conecte seus dados de produto — do Shopify, WooCommerce, uma planilha ou seu banco de dados interno. Certifique-se de que cada produto tenha o básico: nome, descrição, preço, imagem, link e disponibilidade.
3 Dicas de especialista:
- Adicione uma descrição bem detalhada dos produtos.
- Inclua um conjunto de dados de compras conjuntas
- Configure uma sincronização automática para que sua Base de Conhecimento fique sempre atualizada conforme seu catálogo muda
3) Defina o propósito e o estilo do seu bot
Depois de conectar seu catálogo, é hora de dar um pouco de personalidade e uma função clara ao seu chatbot. Aqui você define o propósito, o tom e o fluxo dele.
No Botpress (ou em qualquer plataforma similar), comece com um prompt de sistema direto, como:
“Você é um assistente de compras. Faça algumas perguntas para entender o que o cliente procura e, em seguida, recomende 3 produtos que combinem, com uma breve descrição e preço. Mantenha a conversa leve e confiante.”
Depois, ajuste o tom para combinar com sua marca. Se o tom da sua empresa é descontraído, adicione um toque de humor. Se for mais premium, mantenha as respostas objetivas e precisas.
Você também pode adicionar respostas rápidas para facilitar a navegação dos usuários, como “Mostrar mais opções”, “Comparar preços” ou “Filtrar por cor.”
4) Adicione lógica para recomendações
O próximo passo é explicar ao seu chatbot, em linguagem simples, como você quer que ele faça as recomendações.
Em uma plataforma de chatbot low-code, você pode dar instruções como:
- “Exclua os itens fora de estoque ao fazer recomendações.”
- “Mostre ao usuário as 3 ou 4 opções mais relevantes, não uma lista completa de itens.”
Se estiver usando uma plataforma que suporte memória, seu chatbot pode ficar mais inteligente com o tempo — lembrando o que os usuários gostaram, compraram ou já visualizaram.
Você também pode aprofundar a lógica. Por exemplo, seu bot pode recomendar produtos relacionados (“clientes que compraram este também compraram…”), promover novidades ou destacar itens com melhores avaliações.
5) Publique o bot
Existem pelo menos 3 tipos de lugares onde você pode publicar seu bot: no seu site, em um canal de mensagens ou redes sociais, ou em uma plataforma de e-commerce.
Opção 1: Site
A maioria dos chatbots de recomendação de produtos é publicada em sites.
Um chatbot para site é ideal para a maioria das empresas, pois pode guiar os clientes enquanto navegam, ajudando a comparar itens ou respondendo dúvidas rápidas antes da compra.
Antes de publicar, confira se ele funciona bem no celular, carrega rápido e não bloqueia seus principais CTAs.
Dica de especialista: O posicionamento faz diferença — um chatbot que abre nas páginas de produto costuma converter melhor do que um que aparece só na página inicial.
Opção 2: Canais de mensagens como WhatsApp ou Facebook Messenger
Alguns chatbots de recomendação de produtos (especialmente fora da América do Norte e Ásia) são publicados como chatbots para WhatsApp. Se esse for seu objetivo, escolha uma plataforma de chatbot que ofereça uma integração pronta com WhatsApp para chatbots.
Esses canais são ótimos para reengajamento, como recomendações pós-compra, alertas de reposição de estoque ou lembretes de fidelidade.
Opção 3: Shopify e outras plataformas de e-commerce
Se você vende por uma plataforma de e-commerce como Shopify, Taggar ou WooCommerce, pode publicar seu bot diretamente nessas plataformas.
A forma mais fácil de fazer isso é escolhendo um construtor de chatbot que já tenha integrações prontas para a plataforma de e-commerce que sua empresa usa (hello!).
Ao publicar em uma plataforma de e-commerce, o chatbot pode sincronizar o estoque automaticamente, puxar informações dos produtos e acompanhar a atividade do usuário entre sessões.
Dica de especialista: Conecte seu bot ao seu sistema de analytics ou CRM para que cada interação alimente seus dados de vendas. Assim, você saberá quais recomendações realmente geram compras.
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