La generazione globale di dati sui clienti sta aumentando a un ritmo senza precedenti. Le aziende stanno sfruttando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per utilizzare questi dati in modi innovativi. Un sistema di consigli basato sul machine learning può utilizzare i dati dei clienti in modo efficace per personalizzare l’esperienza utente, aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione e infine aumentare le vendite.
Ad esempio, nel 2021, Netflix ha riferito che il suo sistema di consigli ha contribuito ad aumentare le entrate di 1 miliardo di dollari all’anno. Amazon è un’altra azienda che trae vantaggio dal fornire consigli personalizzati ai propri clienti. Nel 2021, Amazon ha riferito che il suo sistema di raccomandazioni ha contribuito ad aumentare le vendite del 35%.
Nel questo articolo, esploreremo in dettaglio i sistemi di raccomandazione e forniremo un processo dettagliato per la creazione di un sistema di raccomandazione utilizzando l’apprendimento automatico.
Un sistema di raccomandazione è un algoritmo che utilizza l’analisi dei dati e tecniche di apprendimento automatico per suggerire informazioni pertinenti (film, video, elementi) agli utenti che potrebbero trovare interessanti.
Questi sistemi analizzano grandi quantità di dati sul comportamento, le preferenze e gli interessi passati degli utenti utilizzando algoritmi di apprendimento automatico come clustering, filtraggio collaborativo e reti neurali profonde per generare consigli personalizzati.
Netflix, Amazon e Spotify sono esempi ben noti di solidi sistemi di raccomandazione. Netflix offre suggerimenti di film personalizzati, Amazon suggerisce prodotti in base agli acquisti passati e alla cronologia di navigazione e Spotify fornisce playlist personalizzate e suggerimenti di brani in base alla cronologia di ascolto e alle preferenze.
1. Identificazione del problema e formulazione dell’obiettivo
Il primo passo è definire chiaramente il problema che il sistema di raccomandazione risolverà. Ad esempio, vogliamo creare un sistema di raccomandazione simile ad Amazon che suggerisca i prodotti ai clienti in base ai loro acquisti passati e alla cronologia di navigazione.
Un obiettivo ben definito aiuta a determinare i dati richiesti, selezionando la macchina appropriata-apprendimento dei modelli e valutazione delle prestazioni del sistema di raccomandazione.
2. Raccolta dati e preelaborazione
Il passaggio successivo consiste nel raccogliere dati sul comportamento dei clienti, come gli acquisti passati, la cronologia di navigazione, le recensioni e le valutazioni. Per elaborare grandi quantità di dati aziendali, possiamo utilizzare Apache Hadoop e Apache Spark.
Dopo la raccolta dei dati, i data engineer pre-elaborano e analizzano questi dati. Questo passaggio comporta la pulizia dei dati, la rimozione dei duplicati e la gestione dei valori mancanti. Inoltre, i data engineer trasformano questi dati in un formato adatto agli algoritmi di machine learning.
Ecco alcune popolari librerie di pre-elaborazione dei dati basate su Python:
Panda: fornisce metodi per la manipolazione, la trasformazione e l’analisi dei datiNumPy: fornisce potenti calcoli numerici per array e matrici.
3. Analisi esplorativa dei dati
L’analisi esplorativa dei dati (EDA) aiuta a comprendere la distribuzione dei dati e le relazioni tra le variabili che possono essere utilizzate per generare consigli migliori.
Ad esempio, puoi visualizzare quali elementi sono venduto di più nell’ultimo trimestre. O quali articoli vengono venduti di più quando i clienti acquistano un articolo specifico, ad esempio le uova vengono vendute di più con pane e burro.
Ecco alcune famose librerie Python per eseguire analisi esplorative dei dati:
href=”https://matplotlib.org/”>Matplotlib: fornisce metodi di visualizzazione dei dati per creare diversi grafici come istogrammi, grafici a dispersione, grafici a torta, ecc.Seaborn: fornisce metodi per creare visualizzazioni più avanzate come heatmap e pair plot.Pandas Profiling: genera un report con statistiche descrittive e visualizzazioni per ciascuna variabile in un set di dati.
4. Ingegneria delle funzionalità
L’ingegneria delle funzionalità comporta la selezione delle funzionalità più adatte per addestrare il tuo modello di machine learning. Questo passaggio comporta la creazione di nuove funzionalità o la trasformazione di quelle esistenti per renderle più adatte al sistema di consigli.
Ad esempio, all’interno dei dati dei clienti, funzionalità come le valutazioni dei prodotti, la frequenza di acquisto e i dati demografici dei clienti sono più rilevanti per costruire un accurato sistema di raccomandazioni.
Ecco alcune librerie Python popolari per eseguire l’ingegneria delle funzionalità:
Scikit-learn: include strumenti per la selezione e l’estrazione delle funzionalità, come l’analisi dei componenti principali (PCA) e l’aggregazione delle funzionalità.Category Encoders: Fornisce metodi per la codifica di variabili categoriali, ovvero la conversione di variabili categoriali in caratteristiche numeriche.
5. Selezione del modello
L’obiettivo della selezione del modello è scegliere il miglior algoritmo di apprendimento automatico in grado di prevedere con precisione i prodotti che un cliente probabilmente acquisterà o un film che probabilmente guarderà in base al suo comportamento passato.
Alcuni di questi algoritmi sono:
i. Filtraggio collaborativo
Il filtraggio collaborativo è una tecnica di raccomandazione popolare, che presuppone che gli utenti che condividono preferenze simili acquisteranno molto probabilmente prodotti simili o che i prodotti che condividono funzionalità simili saranno molto probabilmente acquistati dai clienti.
ii. Filtraggio basato sui contenuti
Questo approccio comporta l’analisi degli attributi dei prodotti, come il marchio, la categoria o il prezzo, e la raccomandazione di prodotti che corrispondono alle preferenze di un utente.
iii. Filtraggio ibrido
Il filtraggio ibrido combina il filtraggio collaborativo e le tecniche di filtraggio basate sui contenuti per superare i loro limiti sfruttando i loro punti di forza per fornire consigli più accurati.
6. Addestramento del modello
Questo passaggio comporta la divisione dei dati in insiemi di addestramento e test e l’utilizzo dell’algoritmo più appropriato per addestrare il modello di raccomandazione. Alcuni dei popolari algoritmi di addestramento del sistema di raccomandazione includono:
i. Fattorizzazione della matrice
Questa tecnica prevede i valori mancanti in una matrice sparsa. Nel contesto dei sistemi di raccomandazione, Matrix Factorization prevede le valutazioni dei prodotti che un utente non ha ancora acquistato o valutato.
ii. Deep Learning
Questa tecnica prevede l’addestramento di reti neurali per apprendere schemi e relazioni complessi nei dati. Nei sistemi di raccomandazione, il deep learning può apprendere i fattori che influenzano le preferenze o il comportamento di un utente.
iii. Association Rule Mining
È una tecnica di data mining che può scoprire modelli e relazioni tra elementi in un set di dati. Nei sistemi di raccomandazione, l’Association Rule Mining può identificare gruppi di prodotti che vengono spesso acquistati insieme e consigliare questi prodotti agli utenti.
Questi algoritmi possono essere implementati efficacemente utilizzando librerie come Surprise, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
7. Ottimizzazione degli iperparametri
Per ottimizzare le prestazioni del sistema di raccomandazione, vengono ottimizzati gli iperparametri, come il tasso di apprendimento, la forza di regolarizzazione e il numero di livelli nascosti in una rete neurale. Questa tecnica prevede il test di diverse combinazioni di iperparametri e la selezione della combinazione che offre le prestazioni migliori.
8. Valutazione del modello
La valutazione del modello è fondamentale per garantire che il sistema di raccomandazione sia accurato ed efficace nel generare raccomandazioni. Le metriche di valutazione come precisione, richiamo e punteggio F1 possono misurare l’accuratezza e l’efficacia del sistema.
9. Model Deployment
Una volta che il sistema di raccomandazioni è stato sviluppato e valutato, il passaggio finale è implementarlo in un ambiente di produzione e renderlo disponibile ai clienti.
L’implementazione può essere eseguita utilizzando in server interni o piattaforme basate su cloud come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud.
Ad esempio, AWS fornisce vari servizi come Amazon S3, Amazon EC2 e Amazon Machine Learning , che può essere utilizzato per distribuire e ridimensionare il sistema di raccomandazioni. Anche la manutenzione e gli aggiornamenti regolari dovrebbero essere eseguiti sulla base dei dati più recenti dei clienti per garantire che il sistema continui a funzionare in modo efficace nel tempo.