Social Shopping, entra in gioco l’Università

Social Shopping, entra in gioco l’Università
  • 2
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
    2
    Shares

Il Politecnico di Torino e Qui! Group hanno creato un sito che sa cosa vuoi prima di cliccare, tutto merito di un algoritmo e dei social network

Negli ultimi mesi non sono stati pochi i progetti di social shopping, una particolare piattaforma che tenta di coniugare i Big Data provenienti dai social network e il puro e semplice commercio online. Questa volta però un’intera università, il Politecnico di Torino, ha svolto una ricerca per capire come implementare le possibilità dell’e-commerce tramite reti di amicizia in rete già esistenti. Il progetto “A3S Advanced Social Shopping System” nasce appunto dalla collaborazione del Consorzio Universitario Nazionale per la Fisica delle Atmosfere e delle Idrosfere del Politecnico di Torino (CINFAI) e i QUI! Group, azienda attiva nel comparto del welfare, monetica e loyalty con una forte spinta innovativa.

Acquisti intelligenti

Proprio l’esperienza del gruppo Qui! Ha consentito lo sviluppo, in fase di beta, della piattaforma A3S che oltre alle comuni caratteristiche degli altri sistemi di vendita legati al territorio, prevede un sistema di configurazione del profilo utente più avanzato, con la possibilità di attivare con amici e parenti forme di acquisto collaborativo. Qui parte il lavoro del CINFAI, che attraverso uno studio che pesca tra la sociologia, antropologia, statistica e matematica, propone un modello che permette al sito di individuare le caratteristiche e le preferenze del consumatore, basandosi sul suo universo social.

Tutto un algoritmo

La chiave che mette in moto la complessa macchina è l’algoritmo di raccomandazione che permette di stabilire il grado di corrispondenza di un prodotto e un particolare utente. “Il punto di forza del sistema – spiega Gregorio Fogliani, presidente di Qui! Groupè il modulo di Raccomandazione che suggerisce agli utenti le offerte presenti sul portale via web e via mobile, grazie a un’avanzata profilazione basata sui social network. In altre parole, l’offerta viene personalizzata sulle abitudini social dell’utente, favorendo, con tutta probabilità, il completamento dell’acquisto.”


  • 2
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
    2
    Shares
Categorie: Web