Un sistema di raccomandazione è un modello di IA che suggerisce a ogni utente o cliente prodotti, contenuti o azioni pertinenti, in base al suo comportamento passato, al suo profilo e al comportamento di utenti simili. È la tecnologia alla base del «chi ha acquistato questo articolo ha acquistato anche» di Amazon, delle playlist di Spotify e dei suggerimenti di Netflix.
Per una PMI o un’azienda di medie dimensioni, il valore non sta nell’imitare le grandi piattaforme, ma nell’applicare la stessa logica a cataloghi di prodotti, clienti industriali o portafogli di servizi in cui la personalizzazione incide direttamente su conversione e fidelizzazione.
Tipi di sistemi di raccomandazione
Filtraggio collaborativo. Raccomanda sulla base di utenti simili: se i clienti che hanno acquistato A hanno acquistato anche B, B viene raccomandato a chi ha appena acquistato A. Richiede una massa sufficiente di dati sulle interazioni.
Filtraggio basato sui contenuti. Raccomanda elementi con caratteristiche simili a quelli già scelti dall’utente. Funziona bene con cataloghi nuovi o utenti senza storico, ma non propone elementi al di fuori delle abitudini dell’utente.
Modelli ibridi. Combinano i due approcci. Sono lo standard in produzione quando i dati bastano per entrambi.
Raccomandazione contestuale. Tiene conto delle variabili del momento: ora, posizione, dispositivo, fase del ciclo di vita del cliente. Un cliente che consulta il catalogo a novembre ha intenzioni diverse da uno che lo consulta a gennaio.
Modelli basati su LLM. Utilizzano embedding semantici per rappresentare prodotti e utenti nello stesso spazio vettoriale. Consentono raccomandazioni basate su descrizioni testuali e ricerca semantica, utili per cataloghi molto vari o con descrizioni ricche.
Applicazioni industriali e B2B
I sistemi di raccomandazione non sono esclusivi del retail. In ambito industriale e B2B si applicano a:
- Distribuzione: suggerire ricambi o materiali di consumo nell’ordine successivo, in base allo storico degli acquisti e al ciclo di vita delle apparecchiature
- Servizi finanziari: prodotti di risparmio o di finanziamento adatti al profilo e al momento del cliente
- Formazione aziendale: percorsi di apprendimento personalizzati in base al ruolo e ai progressi del dipendente
- Piattaforme di contenuti: articoli, report o materiali tecnici ordinati per pertinenza per ciascun lettore
Metriche di successo
Le metriche chiave di un sistema di raccomandazione sono: tasso di clic sulle raccomandazioni (CTR), conversione sugli elementi raccomandati, scontrino medio delle sessioni con raccomandazioni attive e varietà del catalogo raccomandato (per evitare l’effetto bolla, in cui si raccomanda sempre la stessa cosa).
Nei progetti di commercio con cataloghi di medie dimensioni (500-5.000 prodotti), un sistema di raccomandazione ben implementato migliora la conversione sui prodotti raccomandati; lo si misura con un test A/B fin dal primo mese.
Aspetti da considerare nell’implementazione
La sfida principale non è il modello ma il cold start: che cosa raccomandare a un nuovo utente senza storico. Le soluzioni abituali consistono nel proporre i prodotti più popolari filtrati per segmento, utilizzare il profilo demografico oppure applicare un modello basato sui contenuti finché non si accumula uno storico di comportamento sufficiente.
La seconda sfida è l’aggiornamento del modello. I gusti cambiano e i cataloghi evolvono. Un modello che non viene riaddestrato periodicamente perde pertinenza.
Domande frequenti
Quanti clienti o transazioni servono perché funzioni? Per il filtraggio collaborativo, il minimo pratico è nell’ordine di alcune migliaia di interazioni utente-elemento, con una dispersione sufficiente. Con meno dati danno risultati migliori i modelli basati sui contenuti o quelli di popolarità per segmento.
Si può integrare con il nostro e-commerce o ERP? Sì. L’integrazione abituale avviene tramite un’API REST che riceve l’ID dell’utente o del cliente e restituisce un elenco ordinato di elementi raccomandati. Si collega al front-end dell’applicazione o al motore delle campagne email.
Che differenza c’è con la segmentazione dei clienti? La segmentazione raggruppa i clienti e applica un’offerta comune al gruppo. La raccomandazione è individuale: ogni cliente vede una proposta diversa, anche se appartiene allo stesso segmento. Sono complementari, non alternative.