Il machine learning che aiuta a prevedere il flusso dei clienti

Sviluppare un modello per rilevare il footfall, o meglio il flusso dei clienti all'interno di diversi negozi Vodafone. Questo il compito assegnato dal Vodafone Challenge 2019 agli studenti del corso di Machine learning, iscritti al triennio in Economics, Management and Computer Science. "Per ognuno dei circa 300 negozi Vodafone presi in esame avevamo a disposizione 60 variabili, come metratura, numero di dipendenti, ubicazione...", spiega Giacomo Rebecchi, studente membro del gruppo vincitore, costituito oltre a lui da Alessandro Varnelli, Nikodem Jan Konarski, Waqas Zaheer, Rada Georgieva, ed Emil Ferrari Herzum.

"Nello specifico dovevamo individuare le variabili da inserire nel modello scelto per calcolare il footfall. Noi abbiamo pensato di inserire anche variabili che non ci erano state fornite, come il rapporto tra dipendenti e la grandezza dei negozi, che abbiamo calcolato sulla base dei dati che avevamo a disposizione", continua Giacomo. "Infine abbiamo pensato di impiegare più di un modello e di fornire come risultato della previsione la media tra tutti. È stata una sfida molto importante per noi, perché si tratta di un corso difficile da comprendere in pieno senza applicare la teoria a dei casi pratici".

"Abbiamo chiesto agli studenti non solo di utilizzare in modo creativo i metodi di machine learning appresi durante le lezioni, ma di andare oltre, acquisendo nuovi metodi e rielaborando i dati", precisa Riccardo Zecchina, docente e titolare della Cattedra Vodafone di Machine Learning and Data Science. "Uno stimolo fortissimo a cui gli studenti hanno reagito con grande creatività e rigore: ci hanno sorpreso andando di gran lunga oltre le nostre aspettative. Una vera lezione di cosa possono fare i giovani".