Olá pessoal,
gostaria de fazer um brainstorm para encontrar diferentes formas de encarar um problema de negócio.
Suponhamos que eu tenho um e-commerce de produtos artesanais e que esses produtos podem ser entregues ou o cliente pode escolher retirá-los em alguma loja parceira.
No caso da escolha por retirada, suponhamos que sempre existe mais de uma opção de loja para retirada, mas quem define a loja e informa ao cliente sou eu (e-commerce).
Vocês saberiam recomendar algum algoritmo que me ajude a solucionar esse problema?
Pontos a serem considerados:
algumas lojas tem melhor desempenho que outras, então quero recompensá-las
as lojas com não tão bom desempenho, eu gostaria de dar a chance de melhora
e as lojas novas (cold start) eu quero abrir espaço
Ideias:
Pensei em usar o algoritmo de thompson sampling, pois ele trata as opções considerando todos os pontos de atenção…
E aí, alguém tem sugestão de algoritmo que poderia ajudar a resolver meu problema?
Ou exemplos de situações parecidas?
Pode ser que eu não tenha entendido o problema complatamente, mas sinto que um algoritmo probabilístico como Thompson sampling talvez não seja a melhor abordagem. Imagine que o usuário tenta comprar um mesmo produto duas vezes e seu algoritmo recomenda uma loja diferente em cada uma delas.
Se você quer (i) valorizar boas lojas, (ii) dar uma chance para as lojas piores e (iii) abrir espaço para lojas novas, por que não simplesmente recomendar a loja mais próxima? Assim, assumindo uma distribuição uniforme dos clientes no espaço, todas vão ser recomendadas mais ou menos o mesmo número de vezes.
Peço desculpas se eu não tiver entendido o problema!
a pessoa já foi destratada em uma das lojas. O vendedor que destratou foi demitido, mas ainda assim preferimos mandá-la para outra loja (pelo menos até passar o trauma).
se eu sei que existe mais movimento em uma das lojas em determinado dia, eu posso mandar a pessoa para outra loja e pode ser mais rápido o processo, já que ela não vai ter que esperar em filas.
se uma loja é mais movimentada que outra, eu posso tentar promover o equilíbrio entre as lojas, indicando, com certa distribuição de probabilidade, uma loja que é menos famosa.
em um segundo momento, eu posso estudar a relação entre os meus produtos e outros da loja e indicar uma papelaria para uma pessoa que está comprando um estojo bordado e uma quitanda para uma pessoa que compra um pano de pratos bordado, assim eu ajudo a promover o produto da loja também e ela fica feliz impulsionando minhas vendas
Por essas situações pensei em usar modelo probabilístico.
E aí, o que acham?
