SUGGESTION TOOL

I sistemi di raccomandazione sono ovunque in questi giorni. In effetti, alcuni dei più grandi marchi con cui interagiamo ogni giorno ne posseggono uno, inclusi Netflix, Amazon, Google etc.

CHE COS'È UN SUGGESTION TOOL?

Un sistema di suggerimenti è un tipo di strumento di filtraggio dei dati che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per consigliare gli elementi più rilevanti a un particolare utente o cliente. Opera sul principio di trovare modelli nei dati sul comportamento dei consumatori, che possono essere raccolti implicitamente o esplicitamente.

Netflix utilizza un motore di suggerimenti per presentare agli spettatori suggerimenti su film e programmi. Amazon, d’altra parte, utilizza un motore di suggerimenti per presentare ai clienti consigli sui prodotti. Sebbene ciascuno ne utilizzi uno per scopi leggermente diversi, entrambi hanno lo stesso obiettivo:

  • aumentare le vendite
  • aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione
  • offrire esperienze cliente più personalizzate

TIPI DI RACCOMANDAZIONE

Esistono tre tipi principali di motori di raccomandazione: filtraggio collaborativo, filtraggio basato sui contenuti e un ibrido dei due:

Collaborativo

Il filtraggio collaborativo si concentra sulla raccolta e sull’analisi dei dati sul comportamento, le attività e le preferenze degli utenti, per prevedere cosa piacerà a una persona, in base alla sua somiglianza con altri utenti. Per tracciare e calcolare queste somiglianze, il filtro collaborativo utilizza una formula di stile matrice. Un vantaggio del filtraggio collaborativo è che non è necessario analizzare o comprendere il contenuto (prodotti, film, libri). Seleziona semplicemente gli elementi da consigliare in base a ciò che sanno dell’utente.

Basato sui contenuti

Il filtraggio basato sui contenuti funziona in base al principio che se ti piace un elemento particolare, ti piacerà anche quest’altro. Per formulare raccomandazioni, gli algoritmi utilizzano un profilo delle preferenze del cliente e una descrizione di un articolo (genere, tipo di prodotto, colore, lunghezza della parola) per elaborare la somiglianza degli articoli fra di loro. Lo svantaggio del filtro basato sui contenuti è che il sistema si limita a consigliare prodotti o contenuti simili a quelli che la persona sta già acquistando o utilizzando. Non si può andare oltre per consigliare altri tipi di prodotti o contenuti. Ad esempio, non potrebbe consigliare prodotti oltre agli articoli per la casa se il cliente avesse acquistato solo articoli per la casa.

Ibrido

Un motore di suggerimenti ibrido esamina sia i metadati (collaborativi) sia i dati transazionali (basati sul contenuto). Per questo motivo, supera entrambi. In un motore di suggerimenti ibrido, è possibile generare tag di elaborazione del linguaggio naturale per ogni prodotto o articolo (film, canzone) ed equazioni vettoriali utilizzate per calcolare la somiglianza dei prodotti. Una matrice di filtraggio collaborativo può quindi essere utilizzata per consigliare elementi agli utenti in base ai loro comportamenti, attività e preferenze. Netflix è l’esempio perfetto di motore di raccomandazione ibrido. Tiene conto sia degli interessi dell’utente (collaborativo) sia delle descrizioni o delle caratteristiche del film o serie tv (basato sui contenuti).

PERCHÈ UN SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE È IMPORTANTE?

MIGLIORA LE VENDITE E IL VALORE MEDIO DELL’ORDINE

Uno dei metodi eccellenti per aumentare le entrate e il valore medio dell’ordine (AOV) è incoraggiare i visitatori del tuo sito Web ad aggiungere prodotti e offerte consigliati alla pagina di pagamento. I sistemi di raccomandazione ti consentono di generare conversioni molto più elevate e di aumentare il valore medio degli ordini. Puoi portare più set di dati (dati storici, comportamento dei visitatori in tempo reale e approfondimenti di terze parti) in un algoritmo di raccomandazione utilizzando un motore di suggerimenti. Questi set di dati possono quindi fornire consigli pertinenti in tempo reale e consentire ai clienti di interagire con il tuo marchio in tempo reale.

TI AIUTA A FORNIRE CONTENUTI PERSONALIZZATI E PERTINENTI

Uno dei modi più efficienti con cui qualsiasi marchio può soddisfare le aspettative dei clienti è creare contenuti personalizzati e pertinenti. Il sistema consigliato consente ai marchi di personalizzare l’esperienza del cliente e di fornire suggerimenti per gli articoli che hanno più senso per loro. Un motore di suggerimenti consente inoltre di analizzare l’utilizzo corrente del sito Web da parte del cliente e la cronologia di navigazione precedente per essere in grado di fornire consigli sui prodotti pertinenti.

OFFRI UN’ESPERIENZA DI MARCA COERENTE

L’intelligenza artificiale del motore di suggerimenti può essere fondamentale per creare un’esperienza di marca coerente semplicemente attingendo dati da vari canali. Ti consente di ottimizzare la tua esperienza cliente omnicanale e far sentire i clienti parte di un viaggio in corso invece di ricominciare da capo con ogni interazione.

AUMENTA IL TRAFFICO DEL SITO WEB

L’utilizzo di un motore di suggerimenti ti consente di portare traffico mirato al tuo sito web. Il sistema di raccomandazione può raggiungere questo obiettivo con esplosioni mirate e messaggi di posta elettronica personalizzati.