11 Ottobre 2019 448 parole, 2 lettura minima Ultimo aggiornamento : 11 Febbraio 2022

IKEA: consigliare prodotti con una rete convoluzionale

Di Pierre-Nicolas Schwab Dottorato di ricerca in marketing, direttore di IntoTheMinds
Nel primo giorno della sessione del settore, alla conferenza RecSys 2019, a Copengahen, Sandhya Sachidanandan ha presentato il suo lavoro, congiunto con Richard Luong ed Emil Joergensen, sulla raccomandazione di prodotti online presso IKEA. L’idea del lavoro era di estrarre […]

Nel primo giorno della sessione del settore, alla conferenza RecSys 2019, a Copengahen, Sandhya Sachidanandan ha presentato il suo lavoro, congiunto con Richard Luong ed Emil Joergensen, sulla raccomandazione di prodotti online presso IKEA.
L’idea del lavoro era di estrarre le associazioni di prodotto utilizzando le reti neurali convoluzionali (CNN) e utilizzare queste associazioni per suggerire raccomandazioni sui prodotti pertinenti. In altre parole, si è utilizzata un’immagine come base per eseguire una CNN e rilevare oggetti che apparivano insieme. Dato che le immagini utilizzate erano state prodotte da stilisti IKEA, si poteva logicamente supporre che gli oggetti che appaiono insieme sull’immagine si “incastrano” anche dal punto di vista dello stile; quindi, potrebbero essere suggeriti.

Approccio metodologico

3 metodi sono stati testati dagli autori e confrontati:

  • vicini più prossimi utilizzando una CNN . pre-addestrata
  • vicini più prossimi estratti utilizzando il feature layer di una rete siamese con CNN personalizzata
  • matrice grammo

Una discussione sull’idea di utilizzare la CNN sugli stili realizzati da IKEA

interieur IKEAL’idea che ho trovato interessante è che le associazioni di prodotto sono state estratte usando “stili”, cioè immagini, che erano state prodotte dagli stilisti IKEA sulla base delle percezioni umane di come potrebbe apparire un interno elegante. Le raccomandazioni sono state, di conseguenza, basate su associazioni umane. In altre parole, gli algoritmi di raccomandazione sono stati alimentati con un tocco umano, che trovo un’idea particolarmente buona, che ricorda il recente annuncio da parte di HBO dello strumento “raccomandato dall’uomo“.

Ovviamente, tutti i prodotti presenti in quelle immagini sono stati realizzati da IKEA. Mi sono chiesto, allora, perché fosse necessario utilizzare un approccio algoritmico piuttosto complesso per rilevare gli oggetti IKEA su un’immagine prodotta da IKEA. Non sarebbe stato sufficiente elencare gli ID dei prodotti su un’immagine e, quindi, utilizzare le regole aziendali per consigliare l’uno o l’altro?

Un’idea imprenditoriale per IKEA (la do gratis)

Un’idea imprenditoriale per IKEA (la do gratis)
Per me questo approccio inizierà ad avere senso quando verranno analizzate le immagini non prodotte da IKEA e verrà proposto l’equivalente IKEA.
Immagina il seguente scenario: stai navigando su Pinterest e trovi un’immagine straordinaria di uno stile interno. Non hai idea di dove trovare i diversi mobili necessari per assemblare lo stesso stile. Si carica l’immagine sul sito web IKEA (ovviamente, dopo aver creato un account), l’immagine viene analizzata e gli equivalenti più vicini nel catalogo dei prodotti IKEA vengono trovati e consigliati.
Lungo la strada, IKEA, potrebbe anche imparare un bel po’. Immagina che una certa immagine o un certo stile vengano caricati in modo ricorrente e non vengano trovati buoni prodotti equivalenti, potrebbe richiedere a IKEA di sviluppare i prodotti mancanti.

Quanto è bella quell’idea? (probabilmente esiste già, ma comunque…)

Illustrazione: shutterstock



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