Contenuto
- Che cos'è un sistema di raccomandazione?
- Come funziona un sistema di raccomandazioni?
- Problemi che Airbnb voleva risolvere
- Cosa ha fatto Airbnb?
- Evoluzione dei sistemi di raccomandazione
- Conclusione
Fonte: Artisticco / Dreamstime.com
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I sistemi di raccomandazione possono essere di grande aiuto sia per gli esperti di marketing che per i consumatori.
Hai mai cercato qualcosa online, e prima di saperlo, sei bombardato da annunci pubblicitari su quell'argomento ovunque tu vada? Ad esempio, diciamo che stai cercando le informazioni più recenti sul prossimo film "Star Wars". Dopo aver visto il trailer, inizi a vedere annunci online di magliette "Star Wars", giocattoli "Star Wars", DVD "Star Wars", fogli "Star Wars" ... e una moltitudine di altri prodotti "Star Wars" che non hai nemmeno immaginato esistesse! Questo grazie ai sistemi di raccomandazione.
Che cos'è un sistema di raccomandazione?
I sistemi di raccomandazione - noti anche come motori di raccomandazione, sistemi di raccomandazione o semplicemente RS - hanno ridefinito il modo in cui le aziende creano l'esperienza del cliente. I sistemi di raccomandazione hanno aiutato i clienti a prendere decisioni di acquisto informate e migliori durante gli acquisti online. Se in qualsiasi momento hai effettuato acquisti online, hai quasi sicuramente trovato consigli su prodotti simili a quelli che hai acquistato. Pertanto, durante la navigazione di prodotti, i sistemi di raccomandazione hanno osservato il tuo comportamento di navigazione e hanno cercato prodotti che potresti non aver già scoperto da solo. I sistemi di raccomandazione svolgono un ruolo importante nel migliorare l'esperienza complessiva del cliente, in particolare nella nicchia degli acquisti online. Certo, fa bene anche agli affari. Le aziende hanno aumentato i propri investimenti nel miglioramento dei propri motori di raccomandazione per aiutare i clienti a scegliere i prodotti migliori.
Come funziona un sistema di raccomandazioni?
Prima di scoprire come i sistemi di raccomandazione hanno avuto un impatto sulla nostra vita, vale la pena sapere come funzionano e come si sono evoluti.
Un sistema di raccomandazione è una tecnologia di filtraggio delle informazioni, comunemente utilizzata nei siti Web di e-commerce per offrire scelte di prodotti filtrati a un cliente che li visita. Come suggerisce il nome, la tecnologia viene utilizzata per offrire raccomandazioni su prodotti con caratteristiche simili. L'obiettivo differisce a seconda della prospettiva del partito. Per un'azienda che vende prodotti su un sito Web di e-commerce, sta migliorando le prospettive di guadagno offrendo più scelte di prodotto a un cliente. Per un cliente, offre simili raccomandazioni sul prodotto e offre al cliente l'opportunità di acquistare un prodotto migliore di quello già scelto o acquistare un prodotto che può migliorare l'esperienza del prodotto già scelto per l'acquisto. Per fornire le raccomandazioni, i motori utilizzano una serie di metodi, tra cui:
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Problemi che Airbnb voleva risolvere
Airbnb è un sito Web in cui le persone possono trovare alloggi in affitto e anche elencare i propri alloggi a scopo di noleggio. Secondo Wikipedia, Airbnb ha oltre 1.500.000 annunci in 34.000 città e 190 paesi. I viaggiatori sono sempre alla ricerca di alloggi economici, confortevoli e sicuri in tutto il mondo. Airbnb voleva trovare modi per offrire ai propri clienti opzioni di alloggio migliori e personalizzate. Voleva saperne di più sulle esigenze uniche dei viaggiatori.
Cosa ha fatto Airbnb?
L'idea principale era quella di scoprire le esigenze di viaggio individuali dei viaggiatori e fornire opzioni o raccomandazioni appropriate. Pertanto, Airbnb ha deciso di approfondire i dati dei clienti registrati sotto forma di recensioni di viaggio, feedback sugli alloggi e altri dati registrati dai clienti. Airbnb ha formato una squadra per farlo. Secondo Mike Curtis, vicepresidente dell'ingegneria, "Per molto tempo, Airbnb è stato un posto fantastico dove andare se sai dove stai andando e sai quando stai andando, ma ci siamo resi conto che abbiamo tutti di questi dati che altre persone non hanno. Abbiamo schemi di viaggio. Abbiamo le recensioni. Abbiamo le descrizioni degli elenchi. Sappiamo molto dei quartieri che possiamo dedurre dall'interno. ”Quindi Airbnb ha iniziato a crackare con i dati e un sistema di raccomandazioni che offre consigli personalizzati.
Evoluzione dei sistemi di raccomandazione
Nonostante il clamore nei motori di raccomandazione, devono fare molta strada prima di catturare veramente l'immaginazione dell'utente. Al momento, i motori seguono un algoritmo generico e non offrono opzioni su misura. Il futuro sta nell'offrire ai clienti scelte di prodotto personalizzate. Per questo, gli algoritmi devono tener conto di complessità come il ciclo del sonno, l'umore degli utenti, l'ora del giorno e la produzione di energia. Sembra che le industrie di vendita al dettaglio e dei media impiegheranno maggiormente questi motori e altri seguiranno l'esempio.Le industrie bancarie e finanziarie, ad esempio, stanno cercando di prevedere sempre di più le loro prossime mosse in modo che possano essere offerti prodotti personalizzati. Per questo, verranno presi in considerazione molti dati su feedback dei clienti, modelli di social media, dati di call center, siti Web, e persino livelli di istruzione dei consumatori.
Conclusione
Sarà interessante vedere come prende forma il futuro dei motori di raccomandazione. Gli algoritmi utilizzati ora sono in uso da molto tempo, ma le aziende vogliono di più dal concetto. I marchi stanno cercando di modificare e migliorare i loro algoritmi cercando costantemente di renderli più completi. Tuttavia, potenzialmente la più grande sfida consiste nell'implementazione di motori da parte di industrie che non li hanno tradizionalmente utilizzati, ad esempio il settore assicurativo che potrebbe offrire raccomandazioni sui prodotti assicurativi.
I sistemi di raccomandazione hanno il potenziale per aiutare le persone nella loro vita quotidiana in numerosi modi, nonché per aiutare gli inserzionisti a presentare prodotti e servizi a un pubblico più vasto, e solo il tempo dirà esattamente come questa tecnologia continuerà ad evolversi.