Recommendation System

DATA ENRICHMENT PER IL RECOMMENDATION SYSTEM

 

Il Recommendation System è un sistema intelligente che permette di portare il Customer Journey su un altro livello. Come? Attraverso i contenuti, i filtri e altre forme ibride di calcolo, che permettono agli utenti di scoprire nuovi prodotti realmente rilevanti per i loro interessi.

1. L’interpretazione dei dati

Il Recommendation System elabora centinaia di milioni di eventi che riguardano l’attività dell’utente specifico sul sito e li mettono in relazione con le attività di altri consumatori simili a lui secondo una serie di caratteristiche. Demografiche (come età, provenienza, potere d’acquisto) e di consumo (prodotti acquistati e preferenze). Tutto questo in tempo reale. Beneficiando principalmente di due condizioni: l’enorme miglioramento delle tecnologie capaci di elaborare i dati, come i software di Data Enrichment, e gli studi che hanno migliorato sempre di più le logiche di raccomandazione.

2. La progettazione di un Recommendation System

Un Recommendation System si basa su due tecniche principali: la Content-based Recommendation e il Collaborative Filtering. La Content-based Recommendation parte dall’assunto che gli utenti, come i prodotti/servizi, hanno dei profili con etichette e keyword che li definiscono. Con questa tecnica è possibile creare un match tra questi dati suggerendo all’utente ciò che davvero gli interessa. Il Collaborative Filtering si basa invece sullo storico delle preferenze dell’utente e lo mette in una relazione di similarità con altri utenti e prodotti, per garantire una crescita. 

3. L’arricchimento dati per il Recommendation System

Il valore del Recommendation System si basa proprio sul primo assunto del Machine Learning: più dati di qualità si raccolgono, più si seguono le logiche, più il sistema incrementa il proprio valore. I vincoli di prodotto o di offerta non sono mai visti come vincoli ma come linee guida che permettono di sviluppare un programma migliore. Con dei dati di qualità e una tecnologia d’avanguardia, potremmo portare il sistema di raccomandazione al livello di un eccellente addetto alle vendite che, in negozio, capisce il cliente e gli offre la soluzione migliore in base alle sue esigenze e ai suoi valori.