Migliore esperienza di shopping grazie all'intelligenza artificiale
InnoFind è una giovane start-up di Thun. È nato da un progetto finale del corso iCompetence all'Università di Scienze Applicate e Arti della Svizzera Nordoccidentale FHNW. I due fondatori hanno un obiettivo ambizioso: perfezionare l'esperienza di shopping nei negozi online con l'intelligenza artificiale secondo i gusti degli utenti.

Finalmente il tuo primo appartamento! E anche un piccolo budget per l'arredamento. Ma come si fa a trovare esattamente la sedia che si adatta al proprio gusto personale nell'enorme selezione del negozio online? È stata proprio questa situazione che ha ispirato Luca Indermühle e Ramon Herzig, due futuri studenti di diploma al Programma iCompetence alla Scuola di Ingegneria FHNWalla fine del 2017 per l'argomento della sua tesi di laurea. L'obiettivo ambizioso: sviluppare un algoritmo di apprendimento automatico che ordina un negozio web secondo il proprio gusto - e farlo senza raccogliere dati storici sugli utenti.
"Era importante per noi non investire semplicemente il tempo e l'energia che abbiamo messo nella tesi in un progetto esterno che potrebbe poi scomparire in un cassetto", dice Indermühle, spiegando la motivazione del suo progetto auto-iniziato, che in definitiva mira a garantire una migliore esperienza di shopping. I due informatici in erba hanno prima sviluppato uno strumento di indagine per ottenere più dati possibili. Questo è stato fondamentale per il successo del progetto.
Dalla tesi...
In soli sei mesi e innumerevoli ore di lavoro, il primo prototipo è stato finalmente creato: un algoritmo che impara autonomamente quali caratteristiche ottiche sono rilevanti per un oggetto. Il loro supervisore Martin Melchior, professore di Data Science alla FHNW, è rimasto impressionato dalla loro etica di lavoro: "I due hanno consegnato un'eccellente tesi di laurea e hanno dimostrato una motivazione, un cuore e un'anima superiori alla media - in un campo che era ancora nuovo per loro".
Il feedback positivo ha incoraggiato Indermühle e Herzig a continuare a portare avanti il progetto dopo la laurea - inizialmente principalmente nel loro tempo libero, accanto ai loro lavori 80%. "All'inizio, abbiamo sviluppato la soluzione principalmente da soli senza cercare clienti - non era l'ideale", dice Indermühle. "In realtà, abbiamo imparato esattamente il contrario nei nostri studi: non lavorare su un prodotto finito nel seminterrato, ma andare presto dai clienti per convalidare la soluzione", aggiunge Herzig.
...alla propria azienda
Ma all'inizio del 2021, il duo ha fatto il grande passo: i due hanno trovato il loro primo cliente, hanno creato una società a responsabilità limitata e hanno finalmente lasciato il loro lavoro per concentrarsi interamente su InnoFind per concentrarsi. Oggi hanno successo sulla strada. "I nostri studi alla FHNW School of Engineering ci hanno dato un grande vantaggio qui", dice Indermühle. "Il programma di laurea iCompetence combina l'informatica con argomenti di design e business. Creare la nostra azienda non era quindi un territorio completamente nuovo per noi". Hanno ricevuto il sostegno per questo passo dal loro ex docente di Internet e gestione alla FHNW, Louis-Paul Wicki. Come mentore di start-up, porta un sacco di esperienza preziosa nella costruzione di una giovane azienda ed è felice di condividere le sue conoscenze ed esperienze con i suoi ex studenti. "Mi fa sempre piacere vedere come i nostri laureati decollano con successo nella pratica", dice Wicki.
"L'algoritmo impara da solo"
Oggi, InnoFind ha già sei clienti. Nel frattempo, il loro algoritmo può valutare molto di più delle sedie. Con uno dei suoi clienti, lo specialista di accessori per la casa Trenddeco.ch per esempio, aiuta gli utenti a trovare esattamente il poster giusto per la propria parete tra 25.000. È facile per gli utenti: se un poster gli piace, ottiene un buon voto; se non gli piace affatto, ottiene un voto negativo. Più valutazioni qualcuno dà, più facile è per l'algoritmo fare suggerimenti adeguati. Ma nessuno deve passare attraverso il noioso lavoro manuale di assegnare parole chiave ai poster, come "gufo", "disegno a mano" o "blu".
"L'algoritmo impara da solo quali caratteristiche visive sono rilevanti per una categorizzazione", spiega Indermühle. Anche se, per esempio, emerge una nuova tendenza del manifesto - come gli elefanti volanti - l'intelligenza artificiale riconosce e si allena a riconoscere e raggruppare le caratteristiche appropriate. Questo non solo rende l'esperienza di acquisto più piacevole e veloce per i clienti, ma ripaga anche gli operatori del negozio. Questo aumenta significativamente il numero di vendite di successo.
Per una migliore esperienza di shopping: test anche in strada
Il prossimo obiettivo è quello di sviluppare ulteriormente il software in modo tale che gli utenti non debbano valutare attivamente i prodotti - ma che la selezione dei prodotti si adatti continuamente senza che essi se ne accorgano. Invece, il loro comportamento sarà valutato dal vivo. Su cosa cliccano gli utenti? Cosa guardano più a lungo? In questo modo, la selezione nel negozio online si adatterà quasi magicamente ai loro gusti - e quindi garantirà un'esperienza di acquisto ancora migliore.
Ma questo ulteriore sviluppo non avviene più nella camera del silenzio. I due giovani imprenditori di Thun sono in rete nella scena delle start-up della loro città e lavorano a stretto contatto con i loro clienti. Ma contano anche sul contatto personale per perfezionare il loro prodotto. Puoi incontrare regolarmente Ramon Herzig e Luca Indermühle alla stazione ferroviaria di Thun, dove mostrano ai passanti casuali lo stato attuale del loro software con un tablet e chiedono un feedback onesto. Hanno anche imparato questo processo alla FHNW. "È divertente - e la gente collabora bene. Impariamo molto su come si comportano gli utenti e possiamo ottimizzare la nostra soluzione in modo che sia ben accolta sia dai clienti che dai loro utenti". E questo è il miglior prerequisito per il successo.
Fonte: Università di Scienze Applicate della Svizzera nord-occidentale - Scuola di Ingegneria