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Fai crescere le entrate del tuo e-commerce con un sistema di raccomandazione prodotti alimentato dal machine learning
Migliora l'engagement degli utenti e aumenta le entrate grazie a un sistema di raccomandazioni intelligente, che suggerisce prodotti o altri elementi pertinenti, selezionati in base alle preferenze dell'utente.
Che cos'è un sistema di raccomandazione?
Come suggerisce il nome, i sistemi di raccomandazione sono strumenti che suggeriscono i prodotti o i contenuti che un determinato cliente potrebbe voler acquistare o a cui potrebbe interessarsi.
Un sistema simile di solito utilizza tecniche di machine learning e set di dati multipli su contenuti e clienti per creare una rete di connessioni complesse fra i prodotti e i clienti.
Che cosa raccomandano i sistemi di raccomandazione?
Un sistema di raccomandazione può suggerire elementi di tipo diverso come prodotti, film, libri, notizie, articoli, posizioni lavorative aperte, annunci pubblicitari e molto altro. Per esempio, Netflix usa un sistema di raccomandazione per consigliare ai suoi utenti film e serie.
YouTube consiglia video differenti a ciascun utente, selezionandoli in base al profilo del cliente e allo storico delle visualizzazioni. Allo stesso modo, un sito e-commerce raccomanda prodotti differenti ad utenti differenti, sulla base delle preferenze di ognuno.
Come funzionano i sistemi di raccomandazione
Funzionamento di base
I sistemi di raccomandazione gestiscono un grande volume di informazioni filtrando quelle più importanti in base ai dati forniti dai singoli clienti (per esempio punteggi e recensioni) e a diversi altri fattori, che tengono conto delle preferenze e degli interessi degli utenti. I sistemi di raccomandazione individuano la corrispondenza tra utente e articolo e calcolano i punti di contatto tra utenti ed elementi al fine di formulare la raccomandazione.
Il ruolo del machine learning
I sistemi di raccomandazione utilizzano algoritmi specializzati di deep-learning e soluzioni di apprendimento automatico. Grazie alla configurazione automatica, al coordinamento e alla gestione degli algoritmi di analisi predittiva del machine learning, i sistemi di raccomandazione possono scegliere in modo intelligente quali filtri applicare alla situazione specifica di un cliente. Questo aiuta gli esperti di marketing a massimizzare le conversioni e il valore medio degli ordini.
Le criticità dei sistemi recommender
Oggi si utilizzano diversi approcci di raccomandazione. Tuttavia, è difficile confrontare la loro efficacia perché i risultati della valutazione sono raramente riproducibili. Pertanto, l’assenza di una definizione comune di riproducibilità nei sistemi di raccomandazione rappresenta un elemento di criticità.
Tre tipi di sistemi di raccomandazione
Di seguito i metodi più spesso adottati per raccomandare i prodotti:
1. Sistemi di raccomandazione basati sul contenuto
Questi sistemi di raccomandazione utilizzano filtri basati sulla somiglianza degli attributi degli articoli, e si basano su informazioni o caratteristiche relative ai prodotti stessi invece di utilizzare le preferenze degli utenti.
Ad esempio, un sistema di raccomandazione potrebbe utilizzare l’anno di uscita, il cast o il genere per suggerire i film agli spettatori.
2. Sistemi di raccomandazione basati sul filtraggio collaborativo
Un metodo di raccomandazione piuttosto popolare è il filtraggio collaborativo. Questi sistemi di raccomandazione utilizzano filtri che tengono conto delle scelte e delle valutazioni espresse dagli utenti. Ad esempio, un recommender di questo tipo potrebbe consigliare dei film a uno spettatore basandosi sulle recensioni lasciate da diversi spettatori a diversi film.
L’algoritmo di filtraggio collaborativo comunemente utilizzato nei sistemi di raccomandazione è la fattorizzazione delle matrici. Gli algoritmi di fattorizzazione delle matrici funzionano scomponendo la matrice di interazione del vettore utente-elemento nel prodotto di due matrici rettangolari di dimensione inferiore.
3. Sistemi di raccomandazione ibridi
La maggior parte dei moderni sistemi di raccomandazione mobile combinano entrambi questi approcci e sono pertanto definiti sistemi di raccomandazione ibridi.
Tendenzialmente, questi sistemi funzionano meglio di quelli basati sul contenuto o sul filtraggio collaborativo. I sistemi di raccomandazione ibridi generano per ogni elemento tag basati sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e utilizzano equazioni vettoriali per calcolare la somiglianza tra gli articoli.
Chi usa i sistemi di raccomandazione
Ecco alcune aziende e alcuni settori in cui i sistemi recommender sono usati su larga scala:
Piattaforme di streaming
Le piattaforme di streaming multimediale utilizzano raccomandazioni basate sulle sessioni precedenti. In altre parole, prevedono e suggeriscono il successivo contenuto da visualizzare sulla base della sequenza degli elementi visualizzati nel corso delle sessioni precedenti. Ad esempio, Netflix utilizza sistemi di raccomandazione basati sulla sessione per suggerire film e serie ai singoli utenti.
Si tratta di un esempio perfetto di sistema recommender ibrido, in quanto tiene conto sia degli interessi dell’utente (collaborativo) sia delle descrizioni o delle caratteristiche del film (basato sui contenuti). Secondo una ricerca di McKinsey, il 75% dei contenuti consumati su Netflix si basa su raccomandazioni basate sull’apprendimento automatico.
Siti di incontri
Molti siti e app di incontri usano sistemi di raccomandazione per matchare le persone. I fattori più importanti su cui si basano sono le persone a cui hai dato il like, le tue statistiche di riattivazione, la tua posizione, i tuoi profili e altro.
Social media
Facebook è un altro esempio di come si possa utilizzare i motori di raccomandazione prodotti per suggerire a ogni utente contenuti personalizzati. FB usa diversi algoritmi di raccomandazione per le differenti sezioni.
Per esempio, il feed delle news ne usa uno, mentre la sezione “Persone che potresti conoscere” ne usa un altro. Infatti il marketplace, i video ecc. sono sezioni separate all’interno di Facebook, e ognuna di esse raccomanderà di conseguenza cose diverse, selezionate sulla base delle preferenze dell’utente.
E-commerce
Molti negozi on-line come Amazon, eBay e Walmart usano i sistemi recommender per suggerire a ciascun cliente prodotti diversi in base al loro profilo cliente, a quello che potrebbe piacergli e allo storico dei suoi ordini.
In effetti, il 25% di quello che i clienti comprano su Amazon è frutto di raccomandazioni di prodotto basate su algoritmi di machine learning.
Migliore user experience
Grazie a un sistema di raccomandazione di prodotti efficace, gli utenti riceveranno consigli personalizzati e accurati, adatti alle loro esigenze. Come risultato, avranno la sensazione di aver avuto una buona esperienza e probabilmente torneranno nel tuo negozio. Ciò non solo è vantaggioso per le vendite e la customer satisfaction, ma può anche avere un impatto positivo sul posizionamento del tuo e-shop sui motori di ricerca.
Migliori tassi di conversione e di vendita
I motori di raccomandazione di prodotti aiutano gli operatori e-commerce a incrementare le vendite e a migliorare i tassi di conversione. Permettono ai rivenditori di fare up-selling o cross-selling dei prodotti per aumentare le entrate. Con il cross-selling, infatti, un negozio e-commerce può aumentare le vendite del 20% e i profitti del 30%.
Meno abbandoni al carrello
Secondo il Baymard Institute, il tasso medio di abbandoni al carrello per tutti i settori si aggira intorno al 69.99%. Uno dei fattori che maggiormente contribuisce all'abbandono del carrello è una raccomandazione di prodotti inappropriata o del tutto assente. Proporre ai clienti suggerimenti personalizzati di prodotti, o prodotti complementari e integrativi a quelli che hanno già scelto, può aiutarti a risolvere il problema degli abbandoni al carrello.
Valore medio dell'ordine più alto
Un sistema di raccomandazione di prodotti contribuisce ad aumentare il valore medio dell'ordine degli e-commerce, perché assicura agli utenti un'esperienza di acquisto personalizzata. Secondo le statistiche, il valore medio dell'ordine per uno store che non mostra raccomandazioni di prodotto è di 44,41 dollari. Invece, quando mostri raccomandazioni di prodotti e quando i clienti fanno engagement anche con una sola raccomandazione, questo valore si moltiplica del 369%.
Miglior engagement del cliente
Le relazioni commerciali si costruiscono sulla fiducia. I tuoi clienti vogliono avere la sensazione che il tuo store on-line li capisca. Se riesci a suggerire i prodotti giusti sulla base del profilo di ciascun cliente poserai il primo mattone per la costruzione della fedeltà al tuo marchio, riceverai più visite sul sito, migliorerai i tassi di CTR e incoraggerai un maggior numero di interazioni con il tuo brand e-commerce.
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FAQ
Come funzionano i sistemi di raccomandazione basati sull'apprendimento automatico?
I sistemi di raccomandazione prodotti usano algoritmi avanzati di machine learning e metodi di deep learning per segmentare i clienti in base ai loro dati utente e a determinati pattern di comportamento (come storico degli acquisti e delle pagine visitate, like, recensioni ecc.). In questo modo sono in grado di raggiungerli con suggerimenti di prodotto e di contenuto personalizzati.
Alcuni fra i framework di raccomandazione più utilizzati sono basati sul contenuto, collaborativi e a filtraggio ibrido.
Quali sono i vantaggi di usare un sistema recommender?
Un sistema di raccomandazione di prodotti ti aiuta a migliorare la user experience e l’engagement sul tuo sito, proponendo consigli personalizzati sulla base delle necessità dei tuoi clienti. I quali, se avranno avuto una buona esperienza sul tuo sito, saranno molto propensi a tornare.
Un sistema di questo tipo aiuta anche a incrementare le vendite, il valore medio dell’ordine e i tassi di conversione, perché permette ai rivenditori di fare up-selling o cross-selling dei prodotti.
Quali caratteristiche deve avere un buon sistema di raccomandazioni?
Alcune delle linee guida di un sistema recommender:
- Non deve raccomandare prodotti troppo simili a quelli che gli utenti hanno già visto.
- Dovrebbe diversificare le sue raccomandazioni e spingere molto sul fronte della personalizzazione.
- Dovrebbe assicurare una certa diversificazione temporale, nel senso che non dovrebbe proporre la stessa raccomandazione in ogni sessione utente.
I sistemi di raccomandazione da dove prendono i dati?
I sistemi recommender spesso prendono le informazioni dalle valutazioni esplicitamente lasciate dai clienti dopo che hanno acquistato un prodotto, visto un film o sentito una canzone, oppure dalle informazioni implicite nello storico delle query e dei loro acquisti. Inoltre possono derivare i dati da altre variabili che riguardano il cliente (come il suo profilo utente) o il prodotto stesso.
Alcuni sistemi di raccomandazione costruiscono una matrice di utility, che consiste nel rating (o preferenza) di ogni coppia utente-prodotto.
Qual è il sistema di raccomandazione prodotti migliore?
La risposta dipende da diversi fattori, quali le tue esigenze, il tuo budget e i tuoi obiettivi. Sul mercato si possano trovare diversi sistemi di raccomandazione, ma il widget di raccomandazione Luigi’s Box utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale in grado portare la personalizzazione a un livello superiore, aiutandoti a ottenere un aumento medio delle vendite del +35% e un aumento medio della conversione al carrello del +13%.
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