Come funziona
I Recommender System sono sistemi che permettono di suggerire prodotti agli utenti in maniera personalizzata e per ogni utente è generata una lista di prodotti di interesse con relativo rating (da usare per esempio nel sito web) oppure per ogni prodotto è generata una lista di utenti interessati al prodotto con relativo rating (da usare per esempio nel lancio di un nuovo prodotto).
- SUADES è utilizzabile in qualsiasi contesto di business perché è avulso dalla definizione classica di prodotto: per SUADES un prodotto è qualsiasi “cosa” di interesse del Cliente sia esso un prodotto commerciale, una comunicazione dell’azienda, una normativa, una notizia, un’immagine, ...
- SUADES ha bisogno di dati in input, principalmente informazioni sull’utente e sui suoi comportamenti (acquisti, richieste di assistenza, navigazione web, …) , da cui saranno estratti i profili di ciascun utente.
- Viene creata la matrice di User-Item (utenti-prodotti) e SUADES, con i suoi innovativi algoritmi predittivi, per ogni profilo utente prevede il comportamento futuro dell’utente, mostrando all’utente solo i prodotti (comunicazioni, normative, notizie, immagini, …) di suo interesse.
SUADES
Il Recommender System Suades utilizza sia algoritmi consolidati e più utilizzati dai leader del settore, sia algoritmi innovativi sviluppati dal team di Conquist e Ingenium (spin off del Politecnico di Bari).
Gli algoritmi consolidati consentono di:
- Raccomandare prodotti che sono piaciuti ad altri clienti simili al cliente connesso o con il quale si vuole comunicare (collaborative user-based o item-based): l'algoritmo crea un profilo del cliente sulla base delle sue preferenze e dei suoi feedback rispetto ai prodotti (ad esempio: acquisto, osservazione, gradimento), poi individua profili simili appartenenti ad altri clienti e prevede le preferenze del cliente su prodotti che non ha ancora visto.
- Raccomandare prodotti con caratteristiche simili a quelli che sono già piaciuti al cliente (content Based) l'algoritmo crea un profilo del cliente sulla base delle caratteristiche dei prodotti verso cui il cliente ha mostrato un feedback (ad esempio: acquisto, osservazione, gradimento) e individua prodotti con caratteristiche che si adattano alle preferenze del cliente.
Gli algoritmi innovativi:
- Context-aware: Il contesto e' una variabile che influenza il comportamento d’acquisto dell’utente e la sua valutazione dei prodotti. L’algoritmo permette la valutazione del contesto nel quale l’utente ha dato la sua valutazione del prodotto. Questo permette la creazione di un profilo utente diverso per ogni contesto e quindi delle raccomandazioni diverse e coerenti con ogni contesto.
- Profit-control: Cosa fare se i prodotti raccomandati sono solo quelli con margine minore? Come fare a proporre prodotti realmente interessanti per i clienti monitorando le aspettative di profitto? L’algoritmo raccomanderà i prodotti tenendo conto anche dei vincoli dell’azienda.