Discussão sobre Ofertas de Produtos e Serviços via Dispositivos Móveis [Minha tese de mestrado]

Olá pessoal,

Estive ausente no meu blog pois estou em uma fase crítica na escrita da tese do meu mestrado e outros projetos que estou trabalhando atualmente e que em breve serão comentados em futuros posts por aqui.

Uma das áreas que estou me especializando é no campo de pesquisa de recomendações, em especial, na construção de técnicas e algoritmos de mineração de dados para descoberta e oferta de produtos e serviços por meio de dispositivos móveis.

A construção de um agente inteligente capaz de realizar recomendações baseado nas suas preferências e das pessoas próximas a você considerando aspectos como proximidade, grau de confiança e interesses em comum podem tornar a experiência de compras muito mais rica e o mais importante auxiliar o usuário no processo de decisão de compras.

Este é um dos objetivos do meu trabalho.  De forma suscinta posso resumir que a missão deste trabalho serve como um guia para acompanhar as novas tendências na web e no mundo mobile. A descoberta e a oferta de conteúdo personalizado exige que os aplicativos sejam aprimorados a fim de que possam oferecer um produto ou oferta específica para um usuário.  

Como fazer isso ?  Há diversas maneiras de executá-la. Uma das abordagens é a modelagem de uma técnica inteligente que possa efetuar recomendações personalizadas baseada no cruzamento de informações de histórico de compras do usuário e nos locais em que estes mais frenquentaram (derivado do conceito de check-in).

A questão a se solucionar é : 'Como podemos ser capazes de oferecer estas  ofertas e serviços personalizadas  que possam ser do seu interesse e ao mesmo tempo oferecer recomendações associadas a coisas que você já sabe o que pretende fazer'.

A grande vantagem de associar-se ao contexto móvel se deve que com a mobilidade é possível obtermos o histórico de lugares em que o usuário frequentou e como essas informações podem ser úteis para descoberta e entrega dessas ofertas.

Vejamos alguns cenários para exemplificação:

" Baseado nesses três últimos restaurantes que você esteve, há outros seis restaurantes que possam ser do seu interesse. ";

" Olá você acabou de chegar em Curitiba, embora você seja novo em Chicago, mas de acordo com seu histórico de check-ins em Recife, aqui está uma listagem de lugares ou serviços que você pode aproveitar enquanto você estiver por aqui";

Imaginaram as possibilidades ? Estamos saíndo da era da recomendação clássica onde apenas avaliações (reviews), similaridade entre usuários são suficientes para gerar uma recomendação. A adição desta nova variável no contexto de recomendação poderá enriquecer a descoberta de serviços e recomendações geo-referencíaveis sensíveis ao tempo (Sim, o tempo também influencia, ou você acha que ele vai oferecer um restaurante de café da manhã no meio da noite para você ?). 

Uma empresa que recentemente vem trabalhando nesta visão é a Bizzy, que recentemente construiu um engine de recomendação de lugares e serviços baseado nos interesses de usuários similares e na listagem dos seus lugares favoritos. 

Por fim, gostaria de finalizar esse pequeno texto introdutório  na aplicação neste tipo de recomendação em um novo nicho de mercado que está girando na casa de milhões de doláres: As compras coletivas.

Com algoritmos e técnicas de recomendações deste porte, as ofertas em sites de compras coletivas poderiam ser enriquecidas. O usuário além de receber ofertas personalizadas de acordo com seu interesse, visto que há milhares de sites de compras coletivas que inundam de ofertas diárias e o mais importante é a adição do componente de localização móvel, onde não só os produtos do seu  possível interesse, mas as mais próximas a você ou até onde a maioria dos seus amigos também estão. 

Ofertas personalizadas geo-referencíaveis sensíveis a tempo. É nisto que venho batendo a tecla e é isto que venho observado nas grandes empresas Web direcionando seus esforços.

No Brasil, as compras coletivas estão aquecidas. Será que não chegará o momento de haver um filtro para recomendação destas ofertas para usuários cansados de receber tantas ofertas ?  Ou enriquecer mais a experiência de compra por meio de descontos especiais de acordo com o seu histórico de lugares e das pessoas similares a você. Será este o início da compra coletiva Geo-Localizável ?

Novas experiências para explorar, e as recomendações vieram para ficar.  Estamos saindo da era da informação para a era da recomendação e já visando a personalização.

Atenciosamente,

Marcel Caraciolo

API de upload de fotos para TweetPhoto em PyS60 disponível!

Olá pessoal,

Estou aqui para divulgar que a versão da biblioteca para upload de fotos ao serviço TweetPhoto está disponível agora para celulares Symbian S60. Para isso é necessário que você tenha o runtime/interpretador do Python (PyS60) instalado no seu aparelho.

Para usá-lo, basta adicionar a biblioteca no diretório da sua aplicação e importá-lo no código-fonte da mesma pelo comando:

from s60tweetphoto import *

e usar os métodos disponíveis para envio de fotos ao TweetPhoto/Twitter. O mais legal é que você pode também enviar as coordenadas (posição geográfica) junto à foto caso sua aplicação capture as coordenadas do GPS ou outro serviço de localização. Isto é , sua foto agora geolocalizada!! Já fiz um pequeno exemplo de como fazer isso, mas isso é assunto para outro post!

Para download da biblioteca visitem o site do projeto:

http://code.google.com/p/python-tweetphoto/

Atenciosamente,

Marcel Caraciolo

Geolocalização e geoTagging são os serviços do futuro!

Olá pessoal,

Ao ver esse post no blog NPossibilidades, fiquei impressionado com o projeto que a Nokia está desenvolvendo com o uso de serviços de GPS e geotagging. O projeto Nokia Image Space pretende levar a geolocalização com imagens e vídeos a um novo patamar. Ele explora o conceito de compartilhamento de imagens com a facilidade de filtrar automaticamente fotos de um local, por época ou hora do dia.

A idéia é que as comunidades do Image Space reunam fotos e informações de georreferenciamento em links relacionados com a localização, tudo isso alimentado por colaboração social.

Imagine o seguinte: Você fez algumas fotos de um lugar bacana e quer compartilhar com seus amigos. Isso não é nada demais, claro. Mas, e se fosse possível somar a esta foto a imagem de satélite e poder passear por ela adicionando outras imagens feitas por outras pessoas do mesmo local? Ainda mais! Então coloque ai também dados históricos, sons do local, com um concerto realizado recentemente. Além disso você ainda poderia, através de alguns filtros, visualizar este local, digamos, no verão ao pôr-do-sol. Começou a ficar interessante né?

E que tal também receber, por exemplo, notificações das últimas promoções com base em nossa localização? Ou informações detalhadas sobre um monumento apenas apontando a câmera de nossos “brinquedinhos” para ele?

Dai o que fazer com esta informação fica à critério de cada um. Postar no Flickr, localizar a loja mais próxima para utilizar o cupom de desconto disponível na sua localização, enviar para amigos… enfim, o céu é o limite.

A Nokia está trabalhando em uma maneira mais natural de mostrar e compartilhar imagens, áudios e vídeos com este novo conceito. E pelo visto isso vai ficar ainda mais interessante com a adição de funcionalidades de “realidade aumentada”.

Como sempre fui fã do conceito de que uma imagem vale mais do que mil palavras, dêem uma olhada nos vídeos abaixo para compreenderem melhor do que estou falando: