Cos'è un sistema di raccomandazione
Gli approcci principali sono due. Il primo guarda le somiglianze tra clienti: chi ha comprato quello che hai comprato tu ha preso anche quest'altro. Il secondo guarda le caratteristiche dei prodotti: se cerchi scarpe da trail, ti mostra altre scarpe da trail. I sistemi moderni mescolano i due e aggiungono il contesto, come stagione o dispositivo.
Per un negozio piccolo il problema è avere abbastanza dati. Con pochi clienti e molti prodotti, le raccomandazioni basate sul comportamento sono deboli e conviene partire da regole semplici e dalle caratteristiche. Un altro rischio è chiudere il cliente in una bolla: mostrargli sempre le stesse cose invece di fargli scoprire il catalogo.
Un esempio in una PMI
Un e-commerce di prodotti per animali propone, dopo l'acquisto di un sacco di crocchette, lo stesso sacco al momento in cui di solito finisce, più qualche gioco adatto a quella taglia di cane. Monica, che gestisce il negozio, controlla ogni mese quali suggerimenti vengono cliccati e toglie quelli che non portano vendite.
Gli errori più comuni
- Raccomandare ciò che il cliente ha appena comprato, come un secondo frigorifero.
- Lasciare il sistema senza regole commerciali, così spinge prodotti esauriti o con margine basso.
- Non misurare se le raccomandazioni aumentano davvero le vendite rispetto a una lista fissa.
Perché ti interessa
Se vendi online o hai una newsletter, raccomandare bene aumenta lo scontrino medio senza pagare nuova pubblicità. Parti semplice e misura.
Tutte le parole dell'AI spiegate semplici sono nel glossario.
Domande frequenti
Servono tanti clienti per avere raccomandazioni utili?
Per quelle basate sul comportamento sì. Con pochi dati funzionano meglio le regole e le caratteristiche dei prodotti.
Le raccomandazioni personalizzate sono compatibili con la privacy?
Sì, se il cliente è informato e i dati sono trattati secondo il GDPR. Per alcune profilazioni serve il consenso.
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