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Ricetta raccomandazione prodotto

La ricetta Product Recommendations (Raccomandazioni per i prodotti) consente di fornire raccomandazioni sui prodotti personalizzate in base alle esigenze e agli interessi dei clienti. Con un modello di previsione accurato, la cronologia degli acquisti di un cliente può fornire informazioni su quali prodotti potrebbero essere interessati.

Per chi è costruita questa ricetta?

Al giorno d'oggi, un rivenditore può offrire una moltitudine di prodotti, offrendo ai propri clienti molte scelte che possono anche ostacolare la ricerca dei propri clienti. A causa di vincoli di tempo e fatica, i clienti potrebbero non trovare il prodotto che desiderano, dando luogo ad acquisti con un alto livello di dissonanza cognitiva o nessun acquisto.

Cosa fa questa ricetta?

La ricetta Product Recommendations utilizza l'apprendimento automatico per analizzare le interazioni di un cliente con i prodotti del passato e generare un elenco personalizzato di raccomandazioni sui prodotti in modo rapido e semplice. Questo ottimizza il processo di scoperta del prodotto ed elimina le lunghe, improduttive ricerche irrilevanti per i clienti. Di conseguenza, la ricetta Product Recommendations può migliorare l'esperienza di acquisto complessiva di un cliente, aumentando il coinvolgimento e rafforzando la fedeltà al marchio.

Come si inizia?

Per iniziare, seguire l'esercitazione Adobe Experience Platform Lab (vedere il collegamento Lab qui sotto). Questa esercitazione mostra come creare la ricetta Product Recommendations in un blocco appunti Jupyter seguendo il flusso di lavoro di ricetta del notebook e implementando la ricetta in Data Science Workspace.

Schema dati

Questa ricetta utilizza schemi Dizionario del campo Modello dati esperienza (XDM) XDM personalizzati per modellare i dati di input e output:

Schema dati di input

Nome campo
Tipo
itemId
Stringa
actionType
Stringa
timestamp
Stringa
userId
Stringa

Schema dati di output

Nome campo
Tipo
Recommendations
Stringa
userId
Intero

Algoritmo

La ricetta Product Recommendations utilizza il filtraggio collaborativo per generare un elenco personalizzato di raccomandazioni sui prodotti per i clienti. I filtri collaborativi, a differenza di un approccio basato sui contenuti, non richiedono informazioni su un prodotto specifico ma utilizzano le preferenze storiche di un cliente su un set di prodotti. Questa potente tecnica di raccomandazione utilizza due semplici presupposti:
  • Ci sono clienti con interessi simili, e possono essere raggruppati confrontando i loro comportamenti di acquisto e navigazione.
  • È più probabile che un cliente sia interessato a una raccomandazione basata su clienti simili in termini di comportamento di acquisto e navigazione.
Questo processo è suddiviso in due fasi principali. Innanzitutto, definite un sottoinsieme di clienti simili. Quindi, all'interno di tale insieme, identificate funzioni simili tra i clienti al fine di restituire una raccomandazione per il cliente target.