Nel contesto del commercio elettronico in costante evoluzione, la capacità di offrire un’esperienza di acquisto personalizzata riveste un ruolo cruciale. In questo ambito, noi di Luxdada abbiamo pensato ad una metodologia per poter calcolare l’affinità tra prodotti, in fase di aggiunta al carrello. Questo articolo esplorerà l’importanza di questa analisi nell’era dell’intelligenza artificiale (IA), mettendo in luce il modo in cui essa ridefinisce le raccomandazioni ai clienti e l’ottimizzazione dell’esperienza d’acquisto.

SELECT
    p1.id_product AS product1_id,
    pl1.name AS product1_name,
    p2.id_product AS product2_id,
    pl2.name AS product2_name,
    COUNT(DISTINCT o.id_order) AS purchase_count,
    SUM(od1.product_quantity) AS total_purchase_count
FROM
    ps_order_detail od1
JOIN
    ps_order_detail od2 ON od1.id_order = od2.id_order AND od1.id_order_detail <> od2.id_order_detail
JOIN
    ps_product p1 ON od1.product_id = p1.id_product
JOIN
    ps_product_lang pl1 ON p1.id_product = pl1.id_product
JOIN
    ps_product p2 ON od2.product_id = p2.id_product
JOIN
    ps_product_lang pl2 ON p2.id_product = pl2.id_product
JOIN
    ps_orders o ON od1.id_order = o.id_order
GROUP BY
    product1_id,
    product1_name,
    product2_id,
    product2_name
ORDER BY
    purchase_count DESC;

Questa che vedi qui sopra è una query SQL, ovvero uno strumento che ti consente di estrarre dati dal tuo database per poterne scoprire il massimo delle potenzialità.

L’Analisi dell’Affinità tra Prodotti: Un’Approfondita Esplorazione

Al cuore di questa analisi si trova una query SQL che va oltre la superficie dei dati. Attraverso operazioni di join tra diverse tabelle, come ps_order_detail, ps_product, ps_product_lang e ps_orders, emergono dettagli preziosi sulla correlazione tra prodotti. Tuttavia, l’obiettivo non è semplicemente identificare transazioni; piuttosto, l’analisi svela i comportamenti di acquisto dei clienti attraverso le due metriche chiave: “purchase_count” e “total_purchase_count”.

La prima metrica, “purchase_count”, registra quante volte due prodotti sono stati acquistati contemporaneamente. La seconda, “total_purchase_count”, tiene conto delle volte in cui il prodotto1 (il primo prodotto in questione) è stato acquistato in generale, indipendentemente dalla sua associazione con il prodotto2. Queste metriche sono fondamentali per comprendere le preferenze dei clienti e guidare le raccomandazioni personalizzate.

Risultati Numerici: Illustrazione dell’Effettiva Utilità

Per presentare il concetto in modo più tangibile, consideriamo due prodotti immaginari: “Prodotto A” (ID: 101) e “Prodotto B” (ID: 202). L’analisi rivela che questi due prodotti sono stati acquistati insieme 50 volte. Tuttavia, il totale degli acquisti del “Prodotto A” è di 200 volte.

Calcolando il rapporto tra le volte in cui i prodotti sono stati acquistati insieme (50) e il totale degli acquisti del “Prodotto A” (200), otteniamo 0,25, ovvero il 25%. Ciò indica che il 25% delle volte in cui il “Prodotto A” è stato acquistato, è stato abbinato al “Prodotto B”.

Impatto dell’Analisi nell’E-commerce Basato sull’IA

L’analisi dell’affinità tra prodotti gioca un ruolo chiave nell’era dell’IA, poiché consente un’ottimizzazione accurata delle raccomandazioni ai clienti. Immagina un cliente interessato al “Prodotto A”; basandosi sui risultati dell’analisi, il negozio può suggerire il “Prodotto B” come un’aggiunta rilevante all’acquisto. Inoltre, l’analisi dell’affinità può essere utilizzata per creare offerte speciali e pacchetti combinati, migliorando ulteriormente l’esperienza d’acquisto dei clienti e stimolando le vendite.

Conclusioni: L’IA Trasforma i Dati in Esperienze Migliorate

L’analisi dell’affinità tra prodotti dimostra come i dati, quando elaborati attraverso l’IA, possano rivoluzionare l’e-commerce. Il suo potenziale nel migliorare le raccomandazioni ai clienti e le strategie di marketing è innegabile. PrestaShop, con questa analisi avanzata, sta aprendo le porte a un nuovo modo di interagire con i clienti, offrendo un’esperienza d’acquisto più rilevante e coinvolgente.

Approfondimento: Sfruttare il Potenziale dell’Analisi dell’Affinità in Contesti Complessi

Sebbene la query SQL utilizzata per l’analisi dell’affinità tra prodotti possa apparire semplice nella sua struttura, il suo vero potenziale si manifesta quando viene inserita in un contesto più ampio e sofisticato. Questa analisi rappresenta solo la punta dell’iceberg quando si tratta di sfruttare i dati dell’e-commerce a fini decisionali e di miglioramento dell’esperienza del cliente. È come avere un mattoncino di costruzione solido che può essere impiegato per creare architetture complesse.

I risultati della query, ovvero il numero di volte in cui due prodotti sono stati acquistati insieme e il totale degli acquisti del prodotto1, possono diventare i pilastri fondamentali su cui costruire analisi avanzate. Questi dati possono essere alimentati in modelli di intelligenza artificiale per prevedere le preferenze future dei clienti, anticipando le combinazioni di prodotti che potrebbero interessare. Questo non solo amplifica l’efficacia delle raccomandazioni, ma offre una finestra verso il futuro, in cui le decisioni aziendali si basano su previsioni solide.

Inoltre, l’analisi dell’affinità tra prodotti può essere un trampolino per esplorare altre aree dell’e-commerce, come la segmentazione dei clienti in base alle preferenze di acquisto o l’identificazione di tendenze di mercato emergenti. Questo approccio stratificato all’analisi dei dati può aiutare i commercianti online a prendere decisioni più informate e a trarre vantaggio da opportunità di business previamente non considerate.

In conclusione, anche se la query potrebbe sembrare una semplice “fotografia” delle relazioni tra prodotti, rappresenta solo l’inizio di un viaggio verso l’ottimizzazione dell’e-commerce guidato dall’IA. L’analisi dell’affinità tra prodotti apre le porte a un mondo di analisi avanzate, previsioni di tendenze e personalizzazione su larga scala, dimostrando che il suo potenziale è veramente illimitato quando sfruttato in contesti complessi e ricchi di dati.