Algorithme prédictif, personnalisation et e-commerce : « CA » convertit ! (part 1)

Ça n’est un secret pour personne, algorithme prédictif (voir ici : http://big-mama.io/expertise/analyse-predictive/) et e-commerce sont de très bons amis. Mieux encore, le premier est devenu (quasiment) indispensable au second. En effet, comment les séparer quand on connaît l’importance et l’utilité du « prédictif » sur la conversion (et sur les ventes additionnelles ou augmentation du panier moyen). Mais pour autant, connaissez-vous, de manière plus précise, comment un algorithme prédictif, à travers la recommandation, favorise les conversions ? Savez-vous quels sont les leviers importants dans ce mécanisme mêlant à la fois merchandising, marketing, e-commerce, analyse prédictive et « psychologie ».
Pour comprendre comment la pertinence des produits proposés par un moteur de recommandation va influer positivement sur votre intention d’achat, Big Mama revient aujourd’hui sur l’impact indéniable de l’IA pour votre CA. Comme quoi des lettres peuvent vous apporter du chiffre… 

Algorithme de recommandation et personnalisation, introduction

En matière de recommandation, tout l’intérêt tourne autour de la pertinence de ce que vous allez proposer au visiteur. Comprendre qui il est pour lui offrir ce qui lui plaira. Mais aussi, très important, tenir compte des éléments contextuels. Et la contrainte, comme en matière de publicité programmatique, est de devoir le faire dans des temps « très-très-très » rapides.

En effet, votre outil doit pouvoir, en des temps records, comprendre ce que souhaite Mr Dupont, venu sur le site www.onestpascheretonadelabonnequalite.com, tout en tenant compte des différents « aléas » extérieurs (contexte) : par exemple, ce visiteur recherche un smartphone. Très bien. Il pourrait être pertinent, d’un point de vue marketing, de pouvoir déterminer la nature de ce besoin (personnel ou professionnel). Excellent. Maintenant, grâce à ses historiques de navigation, sa manière de se comporter sur le site, et ses aller et venues entre votre site de vente et différents forums spécialisés, vous comprenez quel profil ressort de Mr Dupont. Parfait. Vous devez désormais, en moins d’une seconde, prendre en considération tous ces éléments, et déduire ce qui sera susceptible de plaire à Mr Dupont et optimiser vos ventes (à travers du cross-selling, de l’up-selling ou de l’add-selling, voir par l’affichage d’articles conseils etc…). 

 

Algorithme de recommandation et personnalisation : aspects techniques

Maintenant que nous avons posé le décor du concept de personnalisation grâce aux algorithmes prédictifs, entrons un peu plus dans le détail de l’outil. Il faut garder à l’esprit les principales données utilisées en e-commerce  : 

– Les données en l’instant T, issues de la navigation en cours du visiteur

– L’historique de navigation, grâce aux cookies et autres systèmes de tracking (pixel, etc…)

– Les données issues de sondages et enquêtes (basées sur du déclaratif)

– Les données issues du CRM

Reste à savoir maintenant, au niveau des technologies de personnalisation, comment cela se passe en détail. Il existe deux grandes manières de procéder : le déductif et l’inductif :

 

  • Les systèmes déductifs (application par l’algorithme de règles générées en amont). On y inclut :

-Les systèmes supervisés : l’ingénieur code lui-même les règles en fonction d’un scénario
-Les systèmes de machine learning : l’ingénieur code lui-même les règles et définit plusieurs scénarios possibles chez l’internaute. Il laisse ensuite le moteur de machine learning choisir la meilleure option.

 

  • Les systèmes inductifs (passant par des processeurs d’IA, qui créent les règles de manière autonome). On y trouve :

-Les systèmes semi-supervisés : l’outil crée des scénarios et des stratégies. L’ingénieur passe derrière pour valider 

-Les systèmes non-supervisés : c’est la machine qui s’occupe de tout, elle crée et choisit la règle la plus performante.

Dès lors que l’ingénieur aura trouvé la solution la plus efficace, il appliquera le système choisi pour gérer la personnalisation.

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