Sistema di raccomandazione: come crearne uno utilizzando l'apprendimento automatico

Se sei coinvolto nell'e-commerce, questo articolo è per te! Immagina di navigare su piattaforme come Amazon, Netflix o Spotify. Spesso ti imbatti in consigli per prodotti che catturano il tuo interesse, film o serie che potrebbero piacerti o musica che corrisponde ai tuoi gusti. Bene, queste raccomandazioni non sono casuali. Fanno parte di quelli che sono noti come sistemi di raccomandazione della scienza dei dati, che molte aziende implementano per numerosi vantaggi .

Questo articolo approfondirà questo affascinante mondo e ti guiderà attraverso il processo passo dopo passo per creare il tuo sistema di raccomandazione.

Cosa sono i sistemi di raccomandazione?

I sistemi di raccomandazione sono algoritmi progettati per prevedere i prodotti o servizi in un negozio online che è più probabile che un utente acquisti . Queste previsioni vengono quindi visualizzate sul sito Web durante la navigazione dell'utente.

Prima dello sviluppo dell'apprendimento automatico, le piattaforme di e-commerce si basavano sulla presentazione di elenchi "più acquistati" o "più votati" per attirare i consumatori. Tuttavia, queste sezioni mostravano gli stessi articoli e servizi a tutti gli utenti. Sebbene questi elenchi siano ancora in uso, i sistemi di raccomandazione si sono dimostrati più efficaci fornendo suggerimenti personalizzati su misura per ogni singolo cliente.

Come funzionano i sistemi di raccomandazione?

I sistemi di raccomandazione analizzano i dati raccolti dalle attività di navigazione degli utenti, come i prodotti che hanno visualizzato o acquistato e la loro interazione con la piattaforma. Questi sistemi utilizzano algoritmi avanzati per effettuare confronti dettagliati tra i profili utente per identificare modelli comuni. Di conseguenza, possono consigliare prodotti o servizi che diventano sempre più rilevanti per ogni consumatore.

Tipi di consiglieri

Quando si tratta di creare sistemi di raccomandazione, gli esperti in genere utilizzano due strategie principali:

• Raccomandatori di filtri collaborativi : questi algoritmi si concentrano sulle caratteristiche dell'utente dalle informazioni raccolte su di loro. L'algoritmo considera gli acquisti precedenti, le valutazioni dei prodotti, la spesa media per acquisto e le preferenze. Quindi identifica utenti simili che hanno fatto scelte comparabili e determina quali prodotti o servizi vorrebbero. Sulla base di questa analisi, l'algoritmo fornisce raccomandazioni personalizzate.
• Raccomandatori di filtri basati sul contenuto : in questo approccio, la previsione si basa sulle caratteristiche del prodotto o del servizio e la cronologia degli acquisti o le preferenze dell'utente non vengono prese in considerazione. Invece, l'algoritmo esamina le caratteristiche del prodotto, come prezzo, marca, valutazione, taglia e altri attributi rilevanti, per generare consigli.
  
  
  

Perché implementare sistemi di raccomandazione nel tuo e-commerce?

• Aumenta la probabilità di ulteriori acquisti : incoraggia i clienti a scoprire e acquistare più prodotti e servizi, aumentando i ricavi delle vendite di e-commerce.
• Massimizza le vendite complessive: ottimizza la visibilità del prodotto e aumenta le vendite portando a tassi di conversione più elevati.
• Fidelizza i clienti più a lungo: mantienili coinvolti nel tuo negozio online, riducendo le possibilità di abbandono e aumentando il potenziale valore della vita del cliente.
• Aumenta la soddisfazione del cliente: raccomandare prodotti in linea con gli interessi e le preferenze dei clienti migliora la loro esperienza di acquisto.

• Fidelizzare i clienti: quando i clienti si sentono compresi e ricevono preziosi consigli, è più probabile che rimangano fedeli alla tua attività.

  

Quando non implementare un sistema di raccomandazioni di Machine Learning

Sebbene i sistemi di raccomandazione offrano numerosi vantaggi, potrebbe non essere il momento migliore per implementarli nella tua azienda se la tua base di clienti è piccola o il tuo catalogo di prodotti o servizi è limitato. Questi fattori possono limitare l'efficacia dell'algoritmo. Investire nella scienza dei dati diventa più redditizio man mano che la tua base di clienti cresce e le tue offerte si espandono .

Come creare un sistema di raccomandazione con l'apprendimento automatico

Python è ampiamente favorito per la creazione di strumenti di data science e machine learning e applicazioni web grazie al suo codice robusto e alla sintassi ottimizzata. È raccomandato per i programmatori che entrano in questo campo grazie alla sua affidabilità e all'ampio supporto per lo sviluppo del software.

Tuttavia, possono essere presi in considerazione anche linguaggi alternativi come Java, Golang, Node.js, PHP o Ruby.

Java è la migliore alternativa a Python e al suo principale concorrente.

Se vuoi implementare un sistema di raccomandazione web o migliorare quello che hai già, il nostro team di data science può aiutarti. Contattaci se vuoi che analizziamo la tua situazione.

Suggerimenti per migliorare il tuo sistema di raccomandazione

Considera la posizione

Il posizionamento delle raccomandazioni all'interno del tuo e-commerce è importante. Prendi in considerazione dove e quando i consigli sembrano ottimizzare sia la funzionalità del sistema che l'esperienza dell'utente.

La posizione ideale può variare a seconda del tuo sito web e del tipo di prodotti o servizi che offri. Tuttavia, le pratiche standard nell'e-commerce includono la visualizzazione di consigli nella parte inferiore dell'articolo o alla fine del processo di acquisto.

Se hai bisogno di ulteriori chiarimenti, ti consigliamo di eseguire test A/B per prendere la decisione migliore.

Impegnarsi per la rilevanza strategica

Qual è una buona raccomandazione? Bene, la verità è che non tutte le raccomandazioni per il cliente sono positive per la tua azienda.

Sebbene offrire consigli pratici sia fondamentale, alcuni potrebbero essere troppo ovvi per essere preziosi per il cliente. Pertanto, prendi in considerazione l'introduzione di raccomandazioni rischiose che espongono i clienti a prodotti e servizi non familiari .

Dal punto di vista aziendale, è fondamentale basare le raccomandazioni sulla redditività del prodotto. Il trucco è trovare un equilibrio tra ciò che avvantaggia la tua azienda e ciò che è prezioso per il cliente è fondamentale .

Se vuoi implementare il tuo sistema di raccomandazione web o migliorare quello che hai già, il nostro team di data science può aiutarti. Speriamo di averti aiutato a imparare a implementare i sistemi di raccomandazione web o migliorare quelli che hai già con i suggerimenti e i trucchi!