Il Dipartimento di Informatica dell'Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna vuole ridurre il tasso di abbandono degli acquisti online con un software sofisticato.I computer lavorano secondo criteri rigidi. Non capiscono le richieste che esplorano le preferenze, come "un'auto rossa sarebbe bella, ma anche una blu andrebbe bene". Il progetto "Preference-driven product search and customer profiling for e-commerce applications", o in breve "PrefCom", del Dipartimento di Informatica dell'Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna in collaborazione con il fornitore di servizi web Arcmedia, con sede a Lucerna, mira a cambiare questa situazione. L'obiettivo è quello di rendere più semplice il commercio su Internet. I clienti possono usare questo software per formulare i loro criteri di scelta, cioè le loro preferenze, ponderarle e presentare richieste variabili. Il software potrebbe trovare un gioiello che costa un po' di più ma che per il resto si adatta perfettamente alla richiesta, un abito più economico lavorato nel secondo colore preferito, o un appartamento che si trova un po' fuori dal quartiere desiderato ma che corrisponde al prezzo di affitto desiderato.Ricerca del colore preferito e dei modelli preferiti"Il computer valuta le offerte l'una rispetto all'altra", spiega Roland Christen, responsabile tecnico del progetto "PrefCom". "Un prodotto vince contro un altro se non è peggiore in nessun attributo e migliore in almeno uno". Nelle versioni dimostrative che cercano le offerte attuali di auto di seconda mano, si può scegliere tra "alto", "basso" o "circa 10.000 franchi" per il prezzo. Una query per il colore recita qualcosa come "Rosso > tutti gli altri", quindi all'incirca: "Il rosso è il mio colore preferito. Se non è rosso, non mi interessa il colore". Si possono preferire o penalizzare i colori o i tipi di auto, come SUV o cabrio, e regolare il prezzo e la potenza con un cursore. Il computer elimina sempre più offerte; ciò che rimane sono le migliori, i grattacieli di uno skyline. Il team di Marc Pouly e Roland Christen, specializzato in intelligenza artificiale e apprendimento automatico, è riuscito anche a velocizzare la ricerca basata sulle preferenze con il linguaggio standard dei database SQL, utilizzando i cosiddetti loop annidati a blocchi, in modo che i clienti non si tirino indietro perché la ricerca richiede troppo tempo.Assistenza a venditori e clienti I nuovi algoritmi riconoscono anche le somiglianze tra i prodotti e offrono alternative: Auto con consumi simili, vestiti con un taglio simile o gioielli con un design simile. Questo è un vantaggio soprattutto per i mercati più piccoli come quello svizzero, dove non ci sono molte corrispondenze esatte. E senza alcuna informazione sul cliente, il sito web può fornire raccomandazioni del tipo "Hai guardato il prodotto A, forse ti piacerà il prodotto B". "È così che possiamo promuovere prodotti appena usciti sul mercato", spiega Davide Cortese, amministratore delegato di Arcmedia. I siti web che funzionano con questi algoritmi possono anche mostrare ai venditori in negozio i prodotti che possono offrire ai clienti. I negozi risparmiano spazio se il computer suggerisce anche i prodotti dal magazzino. Gli informatici dell'Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna hanno in gran parte completato il loro lavoro sull'algoritmo. Arcmedia, in particolare, continuerà a perfezionare l'interfaccia utente fino all'autunno 2017, quando "PrefCom", sostenuto dalla Commissione per la tecnologia e l'innovazione (CTI), sarà pronto per i primi negozi. Un fornitore di gioielli e un'agenzia immobiliare, ad esempio, hanno già mostrato interesse.

I computer lavorano secondo criteri rigidi. Non capiscono le richieste che esplorano le preferenze, come "un'auto rossa sarebbe bella, ma anche una blu andrebbe bene". Il progetto "Preference-driven product search and customer profiling for e-commerce applications", o in breve "PrefCom", del Dipartimento di Informatica dell'Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna in collaborazione con il fornitore di servizi web Arcmedia, con sede a Lucerna, mira a cambiare questa situazione. L'obiettivo è quello di rendere più semplice il commercio su Internet. I clienti possono usare questo software per formulare i loro criteri di scelta, cioè le loro preferenze, ponderarle e presentare richieste variabili. Il software potrebbe trovare un gioiello che costa un po' di più ma che per il resto si adatta perfettamente alla richiesta, un abito più economico lavorato nel secondo colore preferito, o un appartamento che si trova un po' fuori dal quartiere desiderato ma che corrisponde al prezzo di affitto desiderato.

Ricerca del colore preferito e dei modelli preferiti

"Il computer valuta le offerte l'una rispetto all'altra", spiega Roland Christen, responsabile tecnico del progetto "PrefCom". "Un prodotto vince contro un altro se non è peggiore in nessun attributo e migliore in almeno uno". Nelle versioni dimostrative che cercano le offerte attuali di auto di seconda mano, si può scegliere tra "alto", "basso" o "circa 10.000 franchi" per il prezzo. Una query per il colore recita qualcosa come "Rosso > tutti gli altri", quindi all'incirca: "Il rosso è il mio colore preferito. Se non è rosso, non mi interessa il colore". Si possono preferire o penalizzare i colori o i tipi di auto, come SUV o cabrio, e regolare il prezzo e la potenza con un cursore. Il computer elimina sempre più offerte; ciò che rimane sono le migliori, i grattacieli di uno skyline. Il team di Marc Pouly e Roland Christen, specializzato in intelligenza artificiale e apprendimento automatico, è riuscito anche a velocizzare la ricerca basata sulle preferenze con il linguaggio standard dei database SQL, utilizzando i cosiddetti loop annidati a blocchi, in modo che i clienti non si tirino indietro perché la ricerca richiede troppo tempo.

Assistenza a venditori e clienti

I nuovi algoritmi riconoscono anche le somiglianze tra i prodotti e offrono alternative: Auto con consumi simili, vestiti con un taglio simile o gioielli con un design simile. Questo è un vantaggio soprattutto per i mercati più piccoli come quello svizzero, dove non ci sono molte corrispondenze esatte. E senza alcuna informazione sul cliente, il sito web può fornire raccomandazioni del tipo "Hai guardato il prodotto A, forse ti piacerà il prodotto B". "È così che possiamo promuovere prodotti appena usciti sul mercato", spiega Davide Cortese, amministratore delegato di Arcmedia. I siti web che funzionano con questi algoritmi possono anche mostrare ai venditori in negozio i prodotti che possono offrire ai clienti. I negozi risparmiano spazio se il computer suggerisce anche i prodotti dal magazzino. Gli informatici dell'Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna hanno in gran parte completato il loro lavoro sull'algoritmo. Arcmedia, in particolare, metterà a punto l'interfaccia utente fino all'autunno 2017, quando "PrefCom", sostenuto dalla Commissione per la tecnologia e l'innovazione (CTI), potrà entrare nei primi negozi. Un fornitore di gioielli e un'agenzia immobiliare, ad esempio, hanno già mostrato interesse.

Immagine: Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna