Ma come può l’AI entrare nella mente dei clienti e capire cosa vogliono o cosa potrebbero volere in futuro? Possiamo davvero leggere nel loro pensiero?

Immaginate di avere una macchina del tempo e di poter tornare indietro nel tempo per vedere come hanno fatto le aziende di successo per capire le esigenze dei loro clienti. Probabilmente, molti di loro hanno fatto affidamento sui sondaggi, sulle ricerche di mercato, sui feedback dei clienti e sulle intuizioni dei propri manager. Ma oggi, con l’avvento dell’AI e del Machine Learning, è possibile andare oltre e utilizzare questi strumenti per analizzare grandi quantità di dati e individuare pattern nascosti che non sarebbero visibili ad occhio nudo.

Immaginiamo un esempio: la catena di negozi online XYZ vuole capire cosa i propri clienti potrebbero volere in futuro. Grazie all’AI, possono analizzare i dati dei clienti che hanno acquistato prodotti simili a quelli che intendono lanciare sul mercato. L’algoritmo di Machine Learning è in grado di individuare correlazioni tra i prodotti acquistati e suggerire quale nuovo prodotto potrebbe interessare ai clienti che hanno acquistato prodotti simili in passato. In questo modo, la catena di negozi online XYZ può offrire ai propri clienti ciò che vogliono, anticipando i loro desideri.

Ma non è solo questione di prodotti. Grazie all’analisi dei dati dei clienti, le aziende possono personalizzare le offerte e le promozioni per ogni cliente in modo da soddisfare le loro esigenze specifiche. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per prevedere il comportamento futuro dei clienti, come la probabilità di abbandonare l’azienda o di acquistare nuovi prodotti.

Passo dopo passo

Per poter prevedere il comportamento dei clienti l’AI utilizza i modelli di machine learning che analizzano i dati storici dei clienti e identificano i pattern e le tendenze che possono essere utilizzati per fare previsioni sul loro comportamento futuro.

Ecco i passaggi principali per prevedere il comportamento dei clienti utilizzando l’AI:

1. Raccolta dei dati: Prima di poter prevedere il comportamento dei clienti, è necessario raccogliere dati sui loro acquisti, le loro interazioni con l’azienda e le loro preferenze.
2. Preparazione dei dati: Una volta raccolti, i dati devono essere preparati per l’analisi. Ciò include la pulizia dei dati per eliminare eventuali errori o dati incompleti e la normalizzazione dei dati per garantire che i dati siano comparabili.
3. Creazione del modello: Una volta preparati i dati, è possibile utilizzarli per creare un modello di machine learning. Il modello di machine learning utilizza algoritmi per analizzare i dati e identificare i pattern e le tendenze.
4. Addestramento del modello: Il modello di machine learning deve essere addestrato utilizzando i dati storici dei clienti. Il modello viene esposto a questi dati e viene istruito a identificare i pattern e le tendenze.
5. Validazione del modello: Dopo aver addestrato il modello, è necessario verificarne l’accuratezza. Ciò significa utilizzare una parte dei dati storici dei clienti per testare il modello e vedere se le previsioni sono accurate.
6. Utilizzo del modello: Una volta che il modello è stato validato, può essere utilizzato per fare previsioni sul comportamento futuro dei clienti. Ad esempio, il modello può prevedere quando un cliente effettuerà un acquisto, quale prodotto acquisterà o quanto spenderà.
7. Aggiornamento del modello: È importante mantenere il modello aggiornato con i dati più recenti dei clienti. Ciò significa che il modello deve essere addestrato regolarmente utilizzando nuovi dati e nuovi algoritmi.

Un esempio: un cliente sta per lasciarci?

Immaginiamo di poter raccogliere i dati di moltissimi clienti come quelli riportati nella seguente tabella:

ID	Spending	Frequency	Recency	Churn
1	1000	5	30	False
2	2000	10	15	False
3	500	2	90	True
4	1500	6	60	False
5	3000	12	10	False
6	800	4	45	True
7	2000	8	20	False
8	1000	3	75	True
9	2500	7	25	False
10	500	1	120	True
11	2000	4	30	??? (da prevedere)

la tabella mostra per ogni cliente la sua spesa totale (spending), la frequenza degli acquisti (frequency), quanto tempo é passato dall’ultimo acquisto (recency) ed infine indica se il cliente ha abbandonato l’azienda.

Trattandosi di un esempio il numero di clienti è limitato ma più realisticamente tale numero é molto più alto.

Questi dati di solito sono salvati in un file CSV, chiamato per esempio customer_data.csv

Creazione del file CSV con Python

Un file CSV può essere creato con Python usando il seguente codice:

import csv

# Dati da scrivere nel file CSV
data = [
    ['CustomerID','Spending','Frequency','Recency','Churn'],
    [1, 1000, 5, 30, False],
    [2, 2000, 10, 15, False],
    [3, 500, 2, 90, True],
    [4, 1500, 6, 60, False],
    [5, 3000, 12, 10, False],
    [6, 800, 4, 45, True],
    [7, 2000, 8, 20, False],
    [8, 1000, 3, 75, True],
    [9, 2500, 7, 25, False],
    [10, 500, 1, 120, True]
]

# Nome del file CSV da creare
filename = 'customer_data.csv'

# Apertura del file in modalità scrittura
with open(filename, 'w', newline='') as file:
    # Creazione dell'oggetto writer per scrivere i dati nel file CSV
    writer = csv.writer(file)

    # Scrittura dei dati nel file CSV
    writer.writerows(data)

Codice Python che utilizza il modello Random Forest per fare previsioni

# Importare le librerie necessarie
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Caricare i dati dei precedenti acquisti dei clienti
customer_data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Preparare i dati per l'analisi
features = ['Spending', 'Frequency', 'Recency']
X = customer_data[features]
y = customer_data['Churn']

# Dividere i dati in set di training e test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creare un modello di Random Forest
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# Addestrare il modello sui dati di training
rf_model.fit(X_train, y_train)

# Fare previsioni sui dati di test
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# Calcolare l'accuratezza del modello
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuratezza del modello: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

In questo esempio, abbiamo caricato i dati dei precedenti acquisti dei clienti dal file customer_data.csv e abbiamo preparato i dati per l’analisi selezionando le colonne Spending, Frequency e Recency come feature e la colonna Churn come target.

Successivamente, abbiamo diviso i dati in set di training e test utilizzando la funzione train_test_split della libreria sklearn.

Abbiamo poi creato un modello di Random Forest utilizzando la classe RandomForestClassifier e l’abbiamo addestrato sui dati di training utilizzando il metodo fit.

Infine, abbiamo fatto previsioni sui dati di test utilizzando il metodo predict e abbiamo calcolato l’accuratezza del modello utilizzando la funzione accuracy_score della libreria sklearn.

Questo modello può essere utilizzato per fare previsioni sul comportamento futuro dei clienti in base ai loro acquisti passati.

Alcune osservazioni

x e y sono oggetti di tipo DataFrame e Series rispettivamente, forniti dalla libreria pandas di Python.

Il DataFrame (x) è una struttura dati tabellare con righe e colonne, simile a un foglio di calcolo, dove ogni colonna rappresenta una caratteristica (feature) del dataset.

La Series (y) è invece una struttura dati di tipo array unidimensionale, dove ogni elemento rappresenta l’etichetta o il target corrispondente a una specifica istanza del dataset.

Entrambi questi oggetti sono utilizzati per rappresentare i dati di input e output del modello di machine learning che si vuole addestrare.

X = customer_data[features] seleziona un sottoinsieme delle colonne del DataFrame customer_data, specificate nella lista features. Quindi, X conterrà tutte le righe del DataFrame customer_data, ma solo le colonne specificate nella lista features.

Quindi, se la lista features contiene tutti i nomi delle colonne del DataFrame customer_data, allora X conterrà tutti i valori del DataFrame. Tuttavia, se la lista features contiene solo alcuni nomi di colonne, allora X conterrà solo i valori di queste colonne e non tutte le colonne del DataFrame.

Ad esempio, se features contiene solo i nomi delle colonne ‘Spending’, ‘Frequency’ e ‘Recency’, allora X conterrà solo i valori di queste tre colonne del DataFrame customer_data.

Com’è fatto il modello Random Forest?

Random Forest è un algoritmo di machine learning di tipo ensemble, ovvero basato sulla combinazione di più modelli. In particolare, un modello di Random Forest è costituito da un insieme di alberi decisionali (decision tree) che vengono addestrati su sottoinsiemi casuali del dataset di training.

Ogni albero decisionale rappresenta una sequenza di decisioni binarie che vengono prese in base ai valori delle features di input. All’inizio, l’albero prende una decisione sulla base del valore di una feature particolare, quindi passa a una serie di nodi successivi che fanno lo stesso fino a raggiungere una foglia che corrisponde a una previsione. In generale, gli alberi decisionali sono vulnerabili al fenomeno dell’overfitting, ovvero alla tendenza a memorizzare troppo bene i dati di training, generando un modello che non generalizza bene sui nuovi dati.

Random Forest affronta il problema dell’overfitting combinando i risultati di più alberi decisionali addestrati su sottoinsiemi diversi del dataset di training. In questo modo, ogni albero fornisce una stima indipendente delle previsioni, che vengono combinate attraverso una votazione a maggioranza per produrre la previsione finale. Inoltre, durante la creazione di ogni albero, Random Forest effettua una selezione casuale delle feature da utilizzare, evitando di concentrarsi troppo su una particolare feature e generando così un insieme più diversificato di alberi decisionali.

Facciamo una previsione

Aggiungiamo al precedente codice queste righe:

# Input dei dati del nuovo cliente per cui si vuole fare una previsione
new_data = pd.DataFrame({'Spending': [2000], 'Frequency': [4], 'Recency': [30]})

# Fare la previsione sulle nuove informazioni del cliente
prediction = rf_model.predict(new_data)

print("previsione nuovo cliente :")
print(prediction)

In new_data sono state inserire le caratteristiche di un cliente di cui non sappiamo il destino, ma di cui conosciamo le caratteristiche: “Spending” = 2000, “Frequency” = 4 e “Recency” = 30.

Il codice ci fornirà True se il modello prevede l’abbandono oppure False se il modello prevede che il cliente resti tale.

Andiamo oltre… Come si può stabilire la similarità tra prodotti?

Pensiamoci un attimo. Sarebbe perfetto poter consigliare ai clienti nuovi prodotti sulla base dei suoi acquisti passati. Per fare questo è necessario che il modello sia addestrato per riconoscere prodotti simili.

Per stabilire una relazione tra i vecchi prodotti acquistati e un nuovo prodotto mai acquistato da un cliente, si può utilizzare l’algoritmo di raccomandazione basato sulla similarità degli articoli.

L’idea è di trovare prodotti simili a quelli che il cliente ha già acquistato e raccomandare quelli che hanno la maggiore somiglianza. Ci sono vari modi di misurare la similarità, ad esempio, si può utilizzare l’indice di Jaccard o la cosine similarity.

Una possibile struttura del codice potrebbe essere la seguente:

1. Raccolta dei dati sugli acquisti precedenti dei clienti, includendo il tipo di prodotto e la data di acquisto.
2. Creazione di un dataset di prodotti acquistati dai clienti, utilizzando la matrice di co-occorrenza. La matrice di co-occorrenza è una matrice che contiene il numero di volte in cui due prodotti sono stati acquistati insieme.
3. Calcolo della similarità tra i prodotti basata sulla matrice di co-occorrenza.
4. Utilizzo del modello addestrato per fare previsioni su quali prodotti potrebbero essere di interesse per il cliente, in base ai prodotti che ha già acquistato.

Ecco un esempio di codice che utilizza l’algoritmo di raccomandazione basato sulla cosine similarity per fare previsioni su prodotti che potrebbero interessare a un cliente:

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Lettura del dataset degli acquisti precedenti dei clienti
customer_data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Creazione della matrice di co-occorrenza
co_occurrence_matrix = pd.crosstab(customer_data['CustomerID'], customer_data['Product'])

# Calcolo della similarità basata sulla cosine similarity
product_similarity = cosine_similarity(co_occurrence_matrix)

# Definizione del prodotto di interesse per il cliente
product_of_interest = 'New Product'

# Individuazione dei prodotti simili a quello di interesse
similar_products = product_similarity[co_occurrence_matrix.columns == product_of_interest].flatten()
product_recommendations = list(co_occurrence_matrix.columns[(similar_products > 0)])

# Stampa dei prodotti raccomandati
print('Prodotti raccomandati per il cliente:')
for product in product_recommendations:
    print(product)

Svelato il mistero dei big dell’e-commerce

In conclusione, l’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale nella gestione dei clienti e dei dati di acquisto sta diventando sempre più diffuso tra le aziende e i negozi online, e per una buona ragione. Il successo di grandi e-commerce come Amazon è stato in gran parte attribuito alla loro capacità di utilizzare i dati dei clienti per fare previsioni sul loro comportamento futuro e personalizzare l’esperienza di acquisto. Ma grazie all’avanzamento della tecnologia e alla democratizzazione delle informazioni, oggi anche piccole aziende e negozi online possono utilizzare la programmazione e l’AI per migliorare la loro gestione dei clienti e aumentare le vendite.

Attraverso l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e di analisi dei dati, le aziende possono scoprire informazioni preziose sui loro clienti, come le loro preferenze, le abitudini di acquisto e i bisogni futuri. In questo modo, possono offrire prodotti e servizi personalizzati, aumentare la fedeltà dei clienti e migliorare l’esperienza di acquisto complessiva.

In definitiva, l’utilizzo dell’AI nella gestione dei clienti e dei dati di acquisto è una vera e propria rivoluzione nel mondo del commercio online, e chiunque abbia conoscenze di programmazione può implementare questi sistemi nel proprio negozio online. Grazie a questo, anche i piccoli imprenditori possono competere con i grandi e-commerce, offrendo ai propri clienti esperienze di acquisto altamente personalizzate e soddisfacenti.