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HS.Recommend – Recommendation System
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HS.Recommend – Recommendation System

L'Intelligenza Artificiale al servizio dell'esperienza utente

Un mondo di consigli personalizzati, per scoprire prodotti che ami.

HS.Recommend è una potente piattaforma REST API di recommendation, che si basa su un processo di apprendimento automatico per generare suggerimenti personalizzati per ciascun utente.

A partire dai dati relativi alle preferenze degli utenti, alle loro interazioni passate con i prodotti e ad altri fattori rilevanti, l’engine di HS.Recommend utilizza modelli di machine learning per identificare pattern, correlazioni e tendenze per un’efficace profilazione utente.

Sulla base di queste analisi, HS.Recommend genera raccomandazioni personalizzate per ciascun utente. Queste raccomandazioni sono basate sulle preferenze individuali, ma possono anche tener conto di fattori come le tendenze di mercato, i comportamenti degli utenti simili e altre informazioni contestuali.

HS.Recommend aiuta a ottimizzare le strategie di marketing e vendita, consentendo alle aziende di promuovere prodotti pertinenti in modo mirato e di massimizzare le opportunità di vendita incrociata e di upselling. Inoltre, contribuisce a migliorare la scoperta dei prodotti, consentendo agli utenti di trovare facilmente prodotti rilevanti che potrebbero altrimenti sfuggire alla loro attenzione.

Infine, HS.Recommend può essere facilmente integrato nelle applicazioni e nei servizi esistenti tramite le sue web API, rendendo l’implementazione semplice e flessibile.

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HS.RECOMMEND

Attraverso l’apprendimento automatico, HS.Recommend analizza i modelli di comportamento degli utenti e individua correlazioni tra le loro preferenze e le caratteristiche dei tuoi prodotti. Questo permette alla piattaforma di avere un’accurata profilazione utente, e fornire raccomandazioni rilevanti, migliorando l’esperienza dell’utente e facilitando la scoperta di nuovi prodotti.

In continuo sviluppo e aggiornamento sono tutte le possibili logiche con cui il recommendation system di HS Recommend propone prodotti, scopri di più leggendo i prossimi paragrafi!

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Utilizzando algoritmi sofisticati, HS.Recommend identifica pattern e relazioni tra gli utenti e i prodotti, individuando gusti, tendenze e preferenze. Questi dati di interazione vengono quindi combinati con informazioni sugli acquisti effettuati da utenti con profili simili, consentendo al recommendation system di fare raccomandazioni altamente rilevanti.

Ad esempio, se un utente ha mostrato interesse per un determinato genere di film o ha acquistato prodotti simili in passato, HS.Recommend potrebbe suggerire film o prodotti correlati basandosi sui comportamenti di utenti con interessi simili. Questo approccio basato su dati di interazione e acquisti di utenti simili permette di creare un’esperienza personalizzata per ciascun utente, migliorando la scoperta di nuovi prodotti e massimizzando la soddisfazione complessiva degli utenti.

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Similarità visuali

Il sistema di raccomandazione che utilizza la similarità visuale tra prodotti aiuta gli utenti a scoprire nuovi prodotti in base all’aspetto estetico. Questa funzionalità si basa sull’analisi delle caratteristiche visive dei prodotti, come forma, colore, stile e design.

Attraverso sistemi di visione artificiale e apprendimento automatico, il sistema è in grado di riconoscere estrarre i tratti visivi distintivi di un prodotto e confrontarli con quelli di altri prodotti presenti nel catalogo.

Sulla base della similarità visuale, il recommendation system suggerisce prodotti simili che potrebbero interessare all’utente. Questo approccio basato sulla similarità visuale consente di superare le limitazioni delle descrizioni testuali e consente agli utenti di trovare prodotti simili in modo più intuitivo e immediato. Inoltre, aiuta a scoprire prodotti che potrebbero non essere stati presi in considerazione altrimenti, offrendo un’esperienza di ricerca e scoperta più visivamente coinvolgente.

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Navigazione intelligente

Per utenti anonimi, o non fosse disponibile una profilazione utente, HS.Recommend permette la navigazione del catalogo prodotti con modalità di ricerca innovative, permettendo all’utente un controllo personalizzato sulla raccomandazione dei prodotti in base alle loro preferenze specifiche.

Infatti, un utente può selezionare degli attributi di ricerca e determinare l’importanza relativa di ciascun attributo nella raccomandazione dei prodotti. Ad esempio, se un utente desidera trovare un film che sia una combinazione bilanciata di azione e commedia, può inserire gli attributi “commedia” e “azione”, regolandoli di intensità. Il sistema di raccomandazione terrà conto delle preferenze indicate dall’utente e cercherà di proporre film che si adattino a tali criteri.

Questa funzionalità consente agli utenti di personalizzare l’esperienza di raccomandazione in base alle loro preferenze specifiche e di ottenere suggerimenti che riflettano più fedelmente i loro gusti individuali, offrendo un’esperienza di scoperta dei prodotti più accurata e soddisfacente.

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