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La User Experience (UX) in un sito di e-commerce è fondamentale per favorire la conversione dei visitatori in compratori, per massimizzare le vendite e per garantire la soddisfazione i clienti. L'intelligenza artificiale permette di analizzare i dati di navigazione degli utilizzatori dei siti e-commerce identificando comportamenti di acquisto omogenei. L'ipotesi di questo progetto di ricerca sperimentale è che utilizzando tecniche di AI sia possibile realizzare una analisi prescrittiva dei comportamenti di acquisto che consenta di realizzare customer journey e customer experience personalizzate ed ottimizzate attraverso la modifica dinamica degli elementi di UI e UX con cui il visitatore interagisce.

Il progetto ha previsto una fase iniziale di ricerca, comprensione e valutazione delle attuali strategie di machine learning e di applicazioni dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di interfacce grafiche.

Successivamente c'è stata una fase di raccolta dei dati, derivanti dalla navigazione degli utenti su una piattaforma di e-commerce, che sono stati analizzati mediante l'utilizzo di algoritmi di machine learning per poter creare delle interfacce e/o customer journey ottimizzati per migliorare la user experience, e quindi massimizzare la soddisfazione dei clienti e il numero di vendite.
I dati che i clienti ci offrono navigando sulla piattaforma potranno essere raccolti e analizzati anche per poter testare e valutare l’efficacia dei cambiamenti del front end.


Candidate

Simone Sinagra

Thesis Details

Luigi De Russis
Zero11 Srl
Michele Sonnessa
Master Degree in Computer Engineering
2021-03-10
2021-10-22