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PubblicatoGiuseppa Caputo Modificato 9 anni fa
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Sistemi di Raccomandazione e benefici della personalizzazione nell’E-Commerce
Relatore: Prof. Marco Porta Correlatore: Prof. Lidia Falomo Tesi di laurea di Monica Maida Università degli Studi di Pavia Corso di Laurea Interdipartimentale in Comunicazione, Innovazione, Multimedialità
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Sviluppo di Internet Dimensioni e complessità dei siti web Informazioni disponibili online (overload information) Difficoltà nelle ricerche
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Recommender Systems (RS)
Filtraggio delle informazioni (implicito o esplicito) Creazione di raccomandazioni personalizzate Facilità di navigazione Tempi di ricerca
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Profilo Utente Cookie Raccolta dati
File di testo contenenti informazioni. Tracciano i comportamenti di un utente, memorizzando le sue scelte
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Come si genera una raccomandazione?
Filtraggio Collaborativo Content-Based Consigliati articoli sulla base delle valutazioni di altri utenti Consigliati prodotti simili a risorse valutate nel passato
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Recommender Systems nell’E-Commerce
Aiutano a migliorare il cross selling Aiutano a convertire visitatori occasionali in acquirenti Migliorano la costumer retention
7
Funzioni dei Recommender Systems
Trovare un buon articolo Consigliare una sequenza Consigliare un contesto Facilitare la navigazione Aiutare gli altri
8
Personalizzazione nell’E-Commerce (primo esempio)
9
Amazon.com
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Personalizzazione nell’E-Commerce (secondo esempio)
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Booking.com
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Conclusioni Benefici Aumento informazioni online
Maggior uso dei RS nei siti di E-Commerce Benefici Commercianti (aumento vendite online) Acquirenti (ricerche agevolate)
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Grazie a tutti!
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