I raccomandatori stanno diventando uno dei mezzi principali di comunicazione tra Retailers e Clienti. La spinta alla costruzione di una relazione sempre più personalizzata con il cliente rende necessario adottare metodi sempre più quantitativi ed intelligenti, allo scopo di conoscere i gusti e le preferenze verso i diversi prodotti proposti. Ma come funzionano questi nuovi sistemi? Quali sono gli algoritmi che abilitano l’apprendimento basato su milioni di interazioni cliente-prodotto, che un essere umano non sarebbe in grado di sostenere? Quali sono gli accorgimenti da adottare se si vuole costruire un raccomandatore che generi del valore nel business? Come si può rendere il sistema robusto e adattabile a cambiamenti delle preferenze del cliente nel tempo?