Definizione
Che cos’è Recommendation engine e come funziona?
Le raccomandazioni possono usare regole, profili o modelli. Vanno bilanciate con disponibilità, obiettivi e varietà.
Gli approcci principali sono tre: filtraggio collaborativo, che suggerisce ciò che hanno comprato clienti simili; filtraggio basato sul contenuto, che confronta attributi tecnici o descrizioni tramite embedding; regole di business, come compatibilità e disponibilità a magazzino. Nel B2B conta molto il vincolo tecnico: un ricambio non compatibile con la matricola della macchina è un errore, non un suggerimento poco riuscito.
Esempio aziendale
Esempio di Recommendation engine in azienda
Un portale B2B propone ricambi compatibili e materiali tecnici pertinenti in base a macchina e storico cliente.
Applicazioni
Quando può essere utile
- cross-selling
- contenuti personalizzati
- next best action
- ricambi
- supporto alla scelta
Limiti
Quando fare attenzione
- nuovi articoli mai suggeriti per mancanza di storico
- suggerimenti di prodotti esauriti o fuori listino
- compatibilità tecniche non verificate
- stessi articoli proposti a tutti i clienti
Da non confondere
Recommendation engine: con cosa non va confuso?
Una raccomandazione suggerisce opzioni. Una previsione stima un evento o valore futuro.
Dalla definizione al progetto
Cosa può realizzare Agentix con Recommendation engine
Nei progetti di Agentix il motore di raccomandazione usa insieme storico ordini, distinte base e anagrafica delle macchine installate. Così può proporre al cliente o al commerciale ricambi davvero compatibili, kit di manutenzione periodica e articoli spesso acquistati insieme.
Lo integriamo dove serve: portale clienti, configuratore offerte o scheda cliente nel CRM. Ogni suggerimento riporta il motivo, per esempio compatibile con la matricola o ordinato insieme in passato, e il cliente può escludere articoli o famiglie da un pannello.
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Domande frequenti su Recommendation engine
Un recommendation engine serve anche senza e-commerce?
Sì. Nel B2B è spesso usato dal commerciale o dall’ufficio ricambi: durante la preparazione di un’offerta suggerisce articoli complementari, materiali di consumo in scadenza o ricambi tipici per l’età della macchina installata presso il cliente.
Quanti dati di vendita servono per partire?
Il filtraggio collaborativo richiede uno storico ordini ampio. Con pochi dati conviene partire da regole e somiglianza tra schede tecniche, poi introdurre gradualmente i segnali di acquisto man mano che si accumulano.
Dal concetto all’applicazione
Vuoi applicare Recommendation engine nella tua azienda?
Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.