📦 Introduzione

Nel mondo del marketing digitale, offrire un’esperienza personalizzata è fondamentale per fidelizzare i clienti e aumentare le vendite. L’intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale in questa evoluzione, specialmente nell’ambito della raccomandazione di prodotti. Tra le tecniche più efficaci spicca il collaborative filtering, una strategia che sfrutta il comportamento degli utenti per suggerire articoli pertinenti.

🤝 Cos'è il Collaborative Filtering?

Il collaborative filtering (filtraggio collaborativo) è una tecnica di raccomandazione che si basa su pattern di comportamento condivisi tra utenti o prodotti.

Tipologie principali

• User-based: raccomanda articoli a un utente basandosi su utenti simili
• Item-based: suggerisce articoli simili a quelli già apprezzati da un utente

Questo approccio è usato da piattaforme come Netflix, Amazon e Spotify.

🎯 Perché è Strategico nel Marketing?

Nel contesto del marketing basato su intelligenza artificiale, i sistemi di raccomandazione offrono benefici concreti:

• Aumento del valore medio degli ordini
• Maggiore engagement degli utenti
• Raccomandazioni personalizzate in tempo reale
• Miglioramento della conversione e fidelizzazione

🛠️ Building a Customer-Item Matrix in Python

Per applicare il collaborative filtering, il primo passo è costruire una matrice utente-prodotto (customer-item matrix), una tabella che mostra le valutazioni o le interazioni tra ciascun cliente e ogni prodotto.

Dati grezzi simulati

      
import pandas as pd

dati = pd.DataFrame({
    'utente': ['Utente_1', 'Utente_1', 'Utente_2', 'Utente_4', 'Utente_4', 'Utente_2', 'Utente_3'],
    'prodotto': ['Prodotto_A', 'Prodotto_C', 'Prodotto_A', 'Prodotto_B', 'Prodotto_C', 'Prodotto_D', 'Prodotto_D'],
    'valutazione': [5, 4, 4, 2, 5, 2, 4]
})

print(dati)
      
    

Creazione della matrice utente-prodotto

      
customer_item_matrix = dati.pivot_table(index='utente', columns='prodotto', values='valutazione', fill_value=0)

print(customer_item_matrix)
      
    

Esempio di output

utente	Prodotto_A	Prodotto_B	Prodotto_C	Prodotto_D
Utente_1	5	0	4	0
Utente_2	4	0	0	2
Utente_3	0	0	0	4
Utente_4	0	2	5	0

🔁 Collaborative Filtering (User-Based) in Python

Una volta ottenuta la matrice, possiamo applicare il filtraggio collaborativo basato sulla similarità tra utenti.

Calcolo della similarità

      
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

similarità_utenti = cosine_similarity(customer_item_matrix)
similarità_df = pd.DataFrame(similarità_utenti, index=customer_item_matrix.index, columns=customer_item_matrix.index)

print(similarità_df)
      
    

Raccomandazioni per un utente

      
utente_target = 'Utente_3'
sim_utenti = similarità_df[utente_target]

prodotti_non_visti = customer_item_matrix.loc[utente_target][customer_item_matrix.loc[utente_target] == 0].index

raccomandazioni = {}
for prodotto in prodotti_non_visti:
    somma_pesi = 0
    somma_sim = 0
    for altro_utente in customer_item_matrix.index:
        if altro_utente != utente_target and customer_item_matrix.loc[altro_utente, prodotto] > 0:
            somma_pesi += sim_utenti[altro_utente] * customer_item_matrix.loc[altro_utente, prodotto]
            somma_sim += sim_utenti[altro_utente]
    if somma_sim > 0:
        raccomandazioni[prodotto] = somma_pesi / somma_sim

raccomandazioni_ordinate = sorted(raccomandazioni.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

for prodotto, score in raccomandazioni_ordinate:
    print(f"{prodotto}: {score:.2f}")
      
    

Esempio di output

Prodotto	Score
Prodotto_C	4.45
Prodotto_A	3.70
Prodotto_B	1.32

✅ Conclusione

Il collaborative filtering è uno strumento potente nel marketing basato su intelligenza artificiale. Consente di offrire contenuti su misura, migliorare l’esperienza utente e aumentare le vendite.

Con pochi passaggi in Python, abbiamo trasformato dati grezzi in raccomandazioni personalizzate.

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• intelligenza artificiale
• product recommendation
• collaborative filtering
• Python
• sistema di raccomandazione

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