Analisi dei dati delle preferenze di acquisto degli utenti di Lovegobuy in Spreadsheets e costruzione di un sistema di raccomandazione personalizzato
Con la crescita del commercio elettronico globale, piattaforme di acquisto diretto come Lovegobuy sono diventate sempre più popolari. Tuttavia, per migliorare l'esperienza utente e aumentare il tasso di conversione, è essenziale analizzare i dati delle preferenze di acquisto degli utenti e costruire un sistema di raccomandazione personalizzato.
Analisi dei dati in Spreadsheets
I dati degli utenti di Lovegobuy possono essere organizzati in spreadsheet con le seguenti colonne principali:
- ID Utente: Identificatore unico per ogni cliente
- Stile del prodotto: Casual, elegante, sportivo, ecc.
- Brand preferiti: Marchi più acquistati dall'utente
- Fascia di prezzo: Intervallo di prezzo dei prodotti acquistati
- Frequenza di acquisto: Quanto spesso l'utente effettua acquisti
Utilizzando le funzioni avanzate di spreadsheets come tabelle pivot, filtri e formule statistiche, possiamo identificare modelli e trend negli acquisti degli utenti.
Metodi di data mining e modelli machine learning
Per trasformare i dati analizzati in raccomandazioni personalizzate, possiamo implementare:
- Filtraggio collaborativo: Raccomanda prodotti in base al comportamento di utenti con gusti simili
- Filtraggio basato sul contenuto: Suggerisce articoli simili a quelli che l'utente ha già acquistato o visualizzato
- Modelli ibridi: Combinazione dei due approcci precedenti per maggiore precisione
- TensorFlow Recommenders: Utilizza reti neurali per migliorare la qualità delle raccomandazioni
Implementazione pratica in Spreadsheets
Nonostante spreadsheets non sia uno strumento avanzato come Python o R, può comunque supportare l'implementazione base di un sistema di raccomandazione:
- Usa funzioni come
CORREL- Crea matrici utente-prodotto per analisi fattoriale
- Sfrutta Google App Script per implementare semplici algoritmi
- Vusualizza la seaborno pressionale mappe per comunicare i risultati
Per implementazioni più avanzate, è possibile esportare i dati da Spreadsheets a strumenti specializzati.
Vantaggi del sistema di raccomandazione
Un tale sistema porta numerosi benefici a Lovegobuy:
| Vantaggio | Impatto |
|---|---|
| Shopping personalizzato | +30% soddisfazione utente |
| Scoperta prodotti | +25% articoli visualizzati |
| Tasso di conversione | +15% acquisti effettivi |
In conclusione, l'analisi dei dati in spreadsheets combinata con tecniche avanzate rappresenta una soluzione efficace ed economica per migliorare significativamente l'esperienza d'acquisto degli utenti di Lovegobuy.