Spesso accade che, navigando su una piattaforma online, ci vengano proposti risultati in linea con i nostri gusti o con le nostre ricerche precedenti. Qual è il segreto? La risposta è molto semplice, come spesso accade vengono sfruttati i dati prodotti online attraverso l’utilizzo di strumenti ad-hoc.
Abbiamo chiesto a Michele Lerri, Head of Data di Wikicasa, di cosa si tratta e come i sistemi di raccomandazione sono utili nel mondo dell’immobiliare.
Sistemi di raccomandazione, cosa sono?
“Innanzitutto occorre precisare che ci troviamo di fronte a una classe di algoritmi di Machine Learning che analizzano gli interessi e i comportamenti degli utenti – o degli utenti considerati “simili” – per proporre risultati “rilevanti” ossia interessanti per l’utente stesso.
I sistemi di raccomandazione sono sostanzialmente di due tipologie: i sistemi di raccomandazione collaborativi e quelli content-based.
L’approccio collaborativo sfrutta la “similarità” tra gli utenti partendo dal presupposto che gli utenti possano essere raggruppati in gruppi che presentano caratteristiche tra loro simili. L’analisi parte dagli elementi visti dall’utente. Secondo la teoria della similarità, a utenti simili piaceranno e interesseranno prodotti simili. Facebook e LinkedIn seguono questo tipo di approccio, così come Amazon con la sezione “Chi ha acquistato questo articolo ha acquistato anche”
Viceversa l’approccio content-based consiglia all’utente prodotti sulla base di una analisi condotta attraverso metadati che confronta il contenuto e il profilo dell’utente in questione. Questo tipo di metodologia necessita un costante aggiornamento dei dati alla base ed è utilizzato per quelle realtà per le quali è importante avere il comportamento dell’utente sempre aggiornato.”
I sistemi di raccomandazione sono quindi molto importanti per la navigazione dell’utente, come vengono utilizzati nell’immobiliare?
“I portali immobiliari raccolgono quotidianamente un’enorme quantità di dati relativi alla navigazione degli utenti. I dati raccolti riguardano prima di tutto la zona e la tipologia di contratto (vendita o affitto) ma anche metrature, numero di locali, fino ai filtri inseriti e ai punti di interesse segnalati.
Tuttavia, non necessariamente un utente si registra o effettua il login ogni volta che cerca casa su un portale. Per questo motivo è più difficile effettuare una analisi tra le caratteristiche dei prodotti e quelle dell’utente. Nel caso dei portali è preferibile quindi un approccio content-based.”
Quanto è importante garantire una navigazione il più possibile personalizzata per quanto riguarda il Real Estate?
“La ricerca di una casa è un momento molto importante nella vita di una persona. I portali sono fondamentali per questo in quanto raccolgono tutta l’offerta disponibile consentendo all’utente di visualizzare tutte le proposte possibili.
Gli utenti sono sempre più abituati a ricevere suggerimenti pertinenti durante la loro esperienza di navigazione e si aspettano quindi che questo avvenga anche nel caso di una ricerca di una casa.
Il mercato va sempre più verso un’ottica di personalizzazione e i sistemi di raccomandazione sono un grande aiuto per raggiungere questo obiettivo.”
Laureata in marketing, appassionata di Real Estate e Tecnologia.
Oggi si occupa di marketing in Wikicasa per applicare tutte le potenzialità del digital al mondo dell’immobiliare.
