Aumenta l'AOV con AI raccomandazioni di prodotto.
Un playbook e-commerce per le raccomandazioni di prodotto — implementa bundle « Bought-Together », bestseller personalizzati e algoritmi predittivi di cross-sell.
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1Inizia con la procedura guidata di raccomandazione
Dalla dashboard Personyze, clicca « Raccomandazione di prodotto » per avviare la procedura guidata di configurazione.
Passaggio 1: tracking delle interazioni di prodotto
Devi dire a Personyze quando un utente visualizza, acquista o aggiunge un articolo al carrello. Hai 3 metodi:
- Container del sito: Usa il Selettore visuale per cliccare sull'elemento SKU o Prezzo nella tua pagina.
- Google Tag Manager: Imposta un trigger per eventi del Data Layer (es.
evento uguale a « add_to_cart »). - JS programmatico: Usa il codice esatto qui sotto. Puoi usare ID interno o SKU come chiave.
(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Product Viewed', "PRODUCT_ID"]);(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Product Added to cart', "PRODUCT_ID", 'Quantity', QUANTITY]);(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Product Removed from cart', "PRODUCT_ID"]);(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Products Removed from cart']); (Cancella tutto)
Passaggio 2: targeting (opzionale)
Definisci *dove* appare questo widget. Puoi impostarlo per apparire solo sulla Homepage, o solo per i visitatori da Nord America.
2Design e personalizzazione del widget
Personalizza l'aspetto per abbinarsi esattamente al tuo brand tramite il passaggio « Customize Look and Feel ».
Badge dinamici
Aggiungi etichette visuali ai prodotti per aumentare il CTR:
- Best seller: Evidenzia gli articoli popolari.
- Nuovo: Per i prodotti aggiunti di recente.
- Stock basso: Crea urgenza.
- Recentemente scontati: Mostra riduzioni di prezzo.
Logica di contenuto avanzata
- Prezzo VIP: Mostra una variabile di prezzo specifica (es.
vip_price) per gli utenti VIP loggati. - Multilingua: Carica titoli e descrizioni di prodotto diversi in base alla lingua selezionata dall'utente o alla geo-localizzazione.
3Filtraggio avanzato
Nel passaggio « Final Touches », applica regole per garantire che le raccomandazioni siano business-smart.
Regole di esclusione dinamica
- Escludi acquistati: Non mostrare articoli che l'utente ha già acquistato.
- Escludi aggiunti al carrello: Evita la ridondanza.
- Escludi pagina corrente: Non raccomandare il prodotto che stanno visualizzando attualmente.
Filtri « Match » intelligenti
Filtra i prodotti in base alle variabili dei dati utente:
- Match di marca: Raccomanda solo prodotti di una Marca che l'utente ha acquistato in passato.
- Match genere/età: Garantisci che i tag dei prodotti corrispondano al profilo demografico dell'utente.
- Match di categoria: « Se l'utente sta visualizzando Laptop, raccomanda solo Borse per laptop. »
4Ricetta 1: la homepage intelligente
La tua homepage deve piacere a tutti — sia ai nuovi visitatori che ai clienti fedeli.
Homepage intelligente (ibrida)
Usa il « Raccomandazioni personalizzate » algoritmo. Cambia automaticamente logica:
- Per anonimi: Usi Più popolari (saggezza della folla) per mostrare i bestseller.
- Per utenti noti: Usi Personalizzazione profonda in base a:
- Dati utente: Acquisti passati e affinità di categoria.
- Filtraggio collaborativo: « Utenti come te hanno acquistato… »
Questo garantisce rilevanza dal primo click al centesimo.
5Ricetta 2: categoria e scoperta
Aiuta gli utenti a trovare ciò che cercano sfruttando il contesto.
1. Ispirato all'ultima categoria visualizzata
Mostra articoli dalla categoria con cui l'utente ha interagito più di recente. Se ieri ha guardato « Trapani », oggi mostra « Utensili elettrici » sulla homepage.
2. Bestseller della categoria
Mostra gli articoli più venduti all'interno della categoria attuale. Se l'utente sta navigando « Laptop », mostra i laptop più venduti, non scarpe.
3. Più popolari della categoria
Simile al Bestseller, ma basato su Visualizzazioni anziché Acquisti. Buono per articoli in tendenza che non hanno ancora convertito.
6Ricetta 3: cross-sell in pagina prodotto
Ottimizza la pagina di dettaglio prodotto per mantenere gli utenti coinvolti e in navigazione.
1. Altri che hanno visualizzato hanno visualizzato anche
Filtraggio collaborativo: « Le persone che hanno guardato questa camicia hanno guardato anche queste. » Ottimo per fornire alternative se il prodotto principale non è una corrispondenza perfetta.
2. Cosa hanno acquistato altri, tra chi ha visualizzato questo
Un segnale più forte del semplice « visualizzato ». Dice all'utente: « Le persone che hanno considerato questo articolo alla fine hanno acquistato *questi* articoli. » Eccellente per chiudere vendite.
3. Visti di recente
Un widget di cronologia semplice ma efficace. Aiuta gli utenti a confrontare le opzioni navigando facilmente verso gli articoli che hanno visto prima.
7Ricetta 4: upsell e recupero del carrello
La spinta finale per aumentare la dimensione del carrello prima del pagamento.
Cross-sell per articoli nel carrello
Questo potente algoritmo guarda l' contenuto intero del carrello per trovare articoli che completano la *combinazione* di prodotti (es. fotocamera + custodia -> scheda di memoria).
Cross-sell gestiti per articoli nel carrello
Permette l'override manuale. « Se il carrello contiene X, mostra SEMPRE Y. » Utile per regole rigide di compatibilità (es. batterie specifiche per un giocattolo specifico).
I più aggiunti alla wishlist
Sfrutta il social proof mostrando articoli molto desiderati. Spesso innesca aggiunte impulsive al carrello.
8Ricetta 5: retention e re-engagement
Riporta i clienti con novità altamente rilevanti.
Raccomandazioni basate sugli ordini passati
Deep learning che analizza la cronologia di acquisto completa di un utente per prevedere cosa potrebbe servirgli dopo.
Acquista di nuovo
Perfetto per i beni di consumo. Fa emergere gli articoli che l'utente ha già acquistato, semplificando il processo di riordino.
Nuovo in stock (filtrato)
Mostra gli articoli più nuovi del tuo catalogo, ma applica una « Filtra per categoria di acquisto passato » regola (es. un acquirente di « Yoga » vede nuovi tappetini).
9A/B test delle raccomandazioni
Non indovinare quale algoritmo funziona meglio. Testali.
Come configurare un test
- Nel passaggio « Content » della procedura guidata, abilita A/B test.
- Variazione A: Seleziona la logica « Filtraggio collaborativo ».
- Variazione B: Seleziona la logica « Più popolari ».
- Obiettivo: Imposta la metrica su « Valore di acquisto » o « CTR ».
Personyze dividerà il traffico automaticamente e può eventualmente auto-allocare il 100% del traffico alla variante vincente.
10Performance e analytics
Misura l'impatto diretto delle tue raccomandazioni con statistiche dettagliate.
Dati di esempio della dashboard
- Mostrato: 49,06% (utenti che hanno visto il widget).
- Visualizzato: 18,93% (utenti che lo hanno scrollato fino a vederlo).
- Cliccato: 45,56% (engagement elevato).
- Aggiunto al carrello: 6,95% di conversione al carrello.
- Acquistato: 4,7% di conversione a vendita.
Definizioni di impatto sui ricavi
- Ricavi diretti: Ricavi generati strettamente da articoli che sono stati cliccati nel widget di raccomandazione O aggiunti tramite il pulsante « Quick Add » del widget, e poi acquistati.
- Ricavi assistiti: Ricavi da sessioni in cui un utente ha cliccato una raccomandazione ma ha finito per acquistare un articolo diverso.
- Rapporto di contribuzione: (es. 16,32%) La percentuale dei ricavi totali del sito che possono essere attribuiti al motore di raccomandazione.
Domande sul playbook, con risposta.
Domande frequenti sulle raccomandazioni di prodotto AI. Per il resto, il nostro team è a un messaggio di distanza.
Cos'è il filtraggio collaborativo?
Il filtraggio collaborativo è la tecnologia centrale dietro le raccomandazioni come « Le persone che hanno acquistato questo hanno acquistato anche quello. » Analizza pattern attraverso migliaia di sessioni utente per trovare correlazioni nascoste tra prodotti senza necessitare di regole manuali.
Quanto velocemente impara?
Personyze inizia a raccogliere dati immediatamente. Algoritmi basici come « Più popolari » funzionano istantaneamente. Algoritmi avanzati come « Raccomandazioni personalizzate » tipicamente necessitano di alcuni giorni di traffico (o un caricamento di dati storici) per costruire profili utente accurati.
Posso pinnare manualmente i prodotti in alto?
Sì. Puoi usare « Raccomandazioni gestite » o « Pin » per forzare specifici articoli (come beni a margine elevato o sovrascorta) ad apparire per primi, lasciando che l'algoritmo riempia gli slot rimanenti dinamicamente.
Funziona per i contenuti (articoli/blog)?
Assolutamente. Il motore funziona identicamente per i contenuti. Invece di « Prodotti », raccomanda « Articoli » in base alla cronologia di lettura, ai tag e all'affinità di categoria. Devi solo sincronizzare il tuo feed di contenuti invece di un feed di prodotti.
Posso escludere gli articoli fuori stock?
Sì. Per impostazione predefinita, Personyze filtra gli articoli in cui stock_status = 0. Puoi personalizzare questa regola nel passaggio di filtraggio per escludere anche articoli con stock basso o tag specifici.
Come gestisco i nuovi utenti senza cronologia?
È il problema del « Cold Start ». Personyze lo gestisce facendo fallback a Logica della folla (es. « Più popolari » o « In tendenza ora ») o usando dati contestuali (es. « Popolari nella tua città ») finché l'utente non genera la propria cronologia.
Posso progettare io il widget?
Sì. Hai il controllo completo su HTML/CSS. Puoi usare il nostro editor visuale per ritoccare i template esistenti o incollare la tua struttura HTML personalizzata per abbinarti perfettamente al branding del tuo sito.
Cos'è « Ricavi diretti » vs « Ricavi assistiti »?
Ricavi diretti conta le vendite in cui l'utente ha cliccato sull'articolo raccomandato specifico e lo ha acquistato. Ricavi assistiti conta le vendite in cui l'utente ha cliccato una raccomandazione ma ha finito per acquistare *qualcos'altro* nella stessa sessione.
Posso mostrare logica diversa su mobile?
Sì. Puoi creare campagne separate per mobile e desktop. Per esempio, mostrare uno slider orizzontale di 4 articoli su mobile, ma una griglia di 8 articoli su desktop.
Supporta più lingue?
Sì. Se il tuo feed prodotti contiene campi localizzati (es. title_en, title_es), puoi configurare il widget per mostrare dinamicamente la lingua corretta in base alle impostazioni del browser dell'utente o alla selezione del sito.
Posso raccomandare bundle?
Sì. L'algoritmo « Cross-sell per articoli nel carrello » crea effettivamente bundle suggerendo articoli complementari (es. suggerire un obiettivo quando una fotocamera è nel carrello).
Quanto spesso si aggiorna il feed?
I feed tipicamente si sincronizzano una volta ogni 24 ore. Tuttavia, puoi configurare aggiornamenti più frequenti (es. orari) o usare la nostra API per inviare cambi di stock/prezzo in tempo reale istantaneamente.
Posso testare l'algoritmo A vs l'algoritmo B?
Sì. La funzionalità di A/B test ti permette di dividere il traffico tra due set di logica diversi (es. « Filtraggio collaborativo » vs. « Più popolari ») per vedere quale genera più ricavi.
È conforme al GDPR?
Sì. Personyze anonimizza i dati utente e rispetta le richieste « Do Not Track ». La personalizzazione si basa su ID pseudonimi piuttosto che su PII, a meno che non siano forniti esplicitamente dall'utente.
E se ho migliaia di prodotti?
Personyze scala senza sforzo. Il nostro motore è progettato per gestire cataloghi con milioni di SKU e siti ad alto traffico senza latenza, garantendo che le raccomandazioni si carichino istantaneamente.
Aumenta il tuo valore medio dell'ordine.
Hai il playbook completo — ora implementa raccomandazioni di prodotto AI che fanno cross-sell e upsell automaticamente.