Sistemi di raccomandazione: cosa sono e come utilizzarli nel tuo e-commerce
Chi gestisce un e-commerce e mira ad aumentare le conversioni non può non conoscerli. Di cosa stiamo parlando? Dei sistemi di raccomandazione! Questo strumento ha acquisito sempre più importanza negli ultimi tempi e costituisce l’ABC per chiunque punti a fidelizzare clienti, aumentare la loro permanenza sul sito e accrescere le possibilità che un utente completi un acquisto o torni a far visita allo store.
Vediamo qual è la definizione dei sistemi di raccomandazione e quali sono i dati del profilo dell’utente di cui si servono.
Cosa sono i sistemi di raccomandazione?
Chiunque navighi abitualmente in rete, oppure utilizzi una piattaforma di streaming per vedere film o serie tv, ci si è imbattuto almeno una volta. Si tratta infatti di quegli annunci “suggeriti”, come ad esempio “I clienti hanno visualizzato anche” o “Articoli simili che potrebbero interessarti”. Questi consigli sono basati sui cosiddetti sistemi di raccomandazione (Recommendation System), ovvero un software in grado di filtrare i contenuti creando delle raccomandazioni personalizzate per l’utente in modo da aiutarlo nelle scelte che compie.
I sistemi di raccomandazione su quale tecnologia sono basati? I Recommendation System rappresentano una classe di algoritmi di machine learning che ha lo scopo di calcolare quei suggerimenti considerati come rilevanti per gli utenti, analizzandone interessi e comportamenti, oppure di utenti considerati a lui simili. Nei sistemi di raccomandazione, l’intelligenza artificiale ha quindi un ruolo rilevante: il software ha il compito di prevedere il grado di interesse di un utente verso un oggetto al fine di consigliare ciò che più lo interessa. Vengono pertanto valutati ordini fatti in precedenza, prodotti visualizzati e feedback rilasciati, per poter così consigliare prodotti simili o analogamente interessanti.
Come funzionano i sistemi di raccomandazione per un e-commerce
Un sistema di raccomandazione di prodotti di un e-commerce utilizza i dati del profilo di un utente. Esistono diversi approcci sull’osservazione dei dati e in base a questi si distingue in genere tra:
- sistemi di raccomandazione basati sul contenuto: in questo caso l’obiettivo è quello di suggerire all’utente dei contenuti simili a quelli che ha già visualizzato in passato. Ci si basa quindi sulle caratteristiche di un elemento in relazione a quelle dell’utente, cercando di identificare una similarità tra gli oggetti. Questo sistema si fonda su dati continuamente aggiornati degli utenti e dei prodotti.
- Sistemi di raccomandazione collaborativi: l’approccio “collaborative” calcola suggerimenti in base alle valutazioni di contenuti o prodotti lasciati da utenti con profili simili a quelli di chi sta effettuando la ricerca. Questo approccio considera che i dati ‘storici’ degli utenti siano sufficienti per fare una previsione e che non ci sia bisogno di altro per individuare i consigli da proporre all’utente.
- Sistemi di raccomandazione ibridi: utilizzano entrambe le metodologie di cui sopra, combinando, dunque, un approccio basato sulle ricerche effettuate in precedenza dall’utente e su quelle effettuate da utenti con profili equiparabili al suo.
Esistono, inoltre, modelli basati sulla memoria, che sfruttano dati archiviati analizzando le similarità presenti tra utenti e prodotti, o basati su modello, nei quali il sistema produce un modello di calcolo matematico che, servendosi dei dati a disposizione, è in grado di prevedere l’interesse dell’utente verso un prodotto.
Quali sono i dati utilizzati dai sistemi di raccomandazione
Un sistema di raccomandazione utilizza una combinazione di dati considerati espliciti ed impliciti, con l’obiettivo di personalizzare le raccomandazioni di un prodotto. Esempi di dati utilizzati dai sistemi di raccomandazione sono:
- storico degli acquisti effettuati dall’utente;
- buoni sconto utilizzati;
- cronologia di navigazione;
- periodicità degli acquisti;
- affinità tra gli acquisti;
- recensioni e feedback lasciati in passato;
- valutazioni dei prodotti acquistati.
Quali sono i vantaggi dei sistemi di raccomandazione per un e-commerce
Perché utilizzare i sistemi di raccomandazione all’interno del proprio e-commerce? Il loro utilizzo comporta vantaggi ambivalenti, perché migliorano sia capacità di vendita di chi gestisce un e-commerce sia il customer journey di chi lo naviga. I vantaggi dei sistemi di raccomandazione si possono così distinguere tra quelli per il fornitore e quelli per l’utente.
Vantaggi dei sistemi di raccomandazione per chi gestisce un e-commerce:
- benefici economici (aumento del fatturato) derivanti da un uso più efficiente delle risorse a disposizione;
- miglioramento del rapporto con i clienti;
- aumento degli accessi e dei margini di guadagno;
- incremento del valore medio di un ordine;
- aumento di conversioni ed entrate;
- fidelizzazione del cliente, con possibilità maggiori che l’utente torni a far visita all’e-commerce;
- possibilità di vendere dei prodotti che inizialmente l’utente non intendeva acquistare;
- riduzione di costi e tempo, potendo rinunciare ad effettuare personalmente la selezione.
I vantaggi più evidenti per gli utenti, invece, sono:
- personalizzazione della user experience;
- customer care più accurata;
- risparmio di tempo e sollievo derivante dalla preselezione dei prodotti, che permette di escludere quelli ritenuti non interessanti.
C’è, però, un contro: l’assenza di una componente umana in grado di guidare gli utenti nella scelta dei prodotti potrebbe incidere negativamente sulle vendite. Ma questo aspetto può essere gestito al meglio da un’assistenza sempre pronta e attenta alle esigenze dei suoi clienti.
