L’NLP (Natural Language Processing) è uno dei rami più importanti dell’AI (Artificial Intelligence, o Intelligenza Artificiale): consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano e rispondere in maniera altamente comprensibile.

I motori di ricerca stanno usando da qualche tempo l’NLP, eppure le aziende dotate di e-commerce devono ancora comprenderne il potenziale d’uso.

Per spiegare come l’NLP possa migliorare la customer experience, farò un esempio concreto relativo ad un sito che tutti conosciamo: Amazon. Nato come bookstore online, si è presto diversificato nella vendita di dvd, mp3, software, video games, gioielli, giocattoli, cibo, etc.

Supponendo di essere interessata all’acquisto di una piastra per capelli ho immesso nel motore di ricerca Amazon queste due chiavi di ricerca:

  • Piastra in ceramica per capelli sotto i cento euro;
  • Piastra in ceramica per capelli sopra i cento euro.

Questi sono i risultati ottenuti:

risultato sotto i cento euro
Risultato sotto i cento euro
risultati sopra i cento euro
Risultati sopra i cento euro 

I risultati sono simili tra loro: viene rilevata una non corrispondenza tra la chiave di ricerca e i prodotti disponibili, probabilmente dovuta alla specificità della query inserita.

Questo dimostra come la ricerca e-commerce sia ancora lontana dall’essere altamente intuitiva e in grado di rispondere agli standard di intelligenza richiesti.

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Il problema della ricerca e-commerce

Quando si tratta di ricerca e-commerce, la maggior parte dei siti web si focalizza sull’ SKU (Stock Keeping Units) per strutturare il loro catalogo come componente prima a cui è rivolta l’attenzione degli utenti. Gli utenti, però, non cercano l’SKU ma i prodotti e servizi di cui hanno bisogno, descrivendone le caratteristiche essenziali.

  • Autoradio con bluetooth
  • Concerto dei Guns N’ Roses a Milano
  • Piastra per capelli in ceramica

Le ricerche da più di tre parole vengono considerate troppo lunghe, e denominate “long tail”. I siti di e-commerce investono somme consistenti per cercare di trovare le parole chiave che facciano aumentare il ROI.

Questa apparente “long tail” rappresenta però la forma esterna di una struttura più complessa, che può essere così modulata:

Nome noto del prodotto (es. piastra) + caratteristiche (es. in ceramica)

Un modello del motore di ricerca e-commerce

Invece di considerare i prodotti dell’e-commerce come una sequenza di SKU si potrebbe considerare il catalogo come una matrice bi-dimensionale, dove i vari prodotti rappresentano le righe, e le caratteristiche rappresentano le colonne.

Grazie a questo approccio, la ricerca e-commerce si baserebbe sul trovare il giusto prodotto (righe) che abbia le caratteristiche richieste (colonne).

Nel prossimo post vi parleremo della storia del Customer Care: come si è evoluto fino ai giorni nostri?

Roberta Gallo

 

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