Per un e-commerce sartoriale. Recommendation AI
Ormai, da novembre dell’anno scorso, non passa giorno in cui non si parli di intelligenza artificiale. Conosciamo tutti chat gpt e i suoi derivati, gli utenti più attenti avranno notato che in molti programmi e applicazioni sono stati implementati strumenti di AI, e quelli più evoluti hanno iniziato a usarli con disinvoltura. Oggi vi vogliamo parlare di una categoria ancora poco invasa da questa tecnologia ma che presenta i primi esperimenti. Infatti l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo importante anche nella creazione di un e-commerce personalizzato e all’avanguardia.
È notizia recente che il gruppo Benetton, ma anche altri, ha implementato nel suo shop online uno strumento di AI chiamato Recommendation AI. Questi sistemi di raccomandazione sono ampiamente utilizzati in diversi settori per suggerire prodotti o contenuti rilevanti agli utenti sulla base delle loro preferenze e comportamenti passati, e si basano sull’analisi dei dati utente per identificare modelli e tendenze utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per generare proposte personalizzate.
Questo avviene attraverso vari sistemi, vediamoli insieme:
- Collaborative Filtering (Filtraggio collaborativo): Questo approccio si basa sull’analisi dei dati di utenti simili. Ad esempio, se due utenti hanno preferenze simili su alcuni prodotti, è probabile che abbiano anche preferenze simili su altri prodotti. Il filtraggio collaborativo può essere basato su utenti (raccomandando prodotti apprezzati da utenti simili) o su elementi (raccomandando prodotti simili a quelli che l’utente ha già apprezzato).
- Content-based Filtering (Filtraggio basato sul contenuto): In questo approccio, si analizza il contenuto degli oggetti raccomandati e si cerca di trovare somiglianze con le preferenze dell’utente. Ad esempio, se un utente ha mostrato interesse per determinati generi di film, un sistema di raccomandazione basato sul contenuto potrebbe suggerire film dello stesso genere, un pò come succede in netflix quando finiamo una serie.
- Hybrid Approaches (Approcci ibridi): Spesso vengono utilizzati approcci ibridi che combinano più tecniche, come il filtraggio collaborativo e il filtraggio basato sul contenuto, per migliorare la precisione delle raccomandazioni. Questi approcci sfruttano i punti di forza di ciascun metodo per fornire raccomandazioni più accurate e personalizzate.
- Deep Learning: Con l’avvento delle reti neurali profonde (deep learning), è possibile utilizzare modelli complessi per l’apprendimento delle raccomandazioni. Questi modelli possono analizzare automaticamente grandi quantità di dati utente e prodotto per generare raccomandazioni più accurate e sofisticate.
È importante sottolineare che i sistemi di raccomandazione AI richiedono un’adeguata quantità di dati per funzionare correttamente. Più dati di qualità vengono raccolti, migliori saranno le raccomandazioni generate dal sistema. Inoltre, la trasparenza e la privacy sono importanti considerazioni da fare quando si utilizzano questi sistemi, quindi è fondamentale adottare misure adeguate per proteggere i dati utente e garantire la conformità alle normative sulla privacy, oltre a essere totalmente chiari.
La vera rivoluzione di questa tecnologia è l’automatizzazione di questo processo, che alleggerisce notevolmente il carico di lavoro dei manager del e-commerce, ripercuotendosi in modo diretto sui costi di gestione e sui margini di profitto. Lo scopo è trasformare gli e-commerce in un’esperienza adatta a qualunque tipo di utente, semplificando la ricerca e riuscendo ad offrire sempre il prodotto o il servizio che susciti un interesse immediato.
Per fare tutto questo bisogna utilizzare un client dedicato, implementandolo nel nostro e-commerce. Naturalmente questi servizi non sono gratuiti, e non bisogna farsi prendere dall’entusiasmo, ma chiedere alla tua agenzia web, come yes-web, tutte le informazioni di cui hai bisogno per sfruttare al meglio anche questa novità.
