Recommandations
Des recommandations dignes d’un clic
Avec l’IA et les données enrichies d’un moteur de recommandations, prédisez ce dont vos utilisateurs auront besoin – et gardez toujours une longueur d’avance.
Faites des recommandations tout au long du parcours
Recommandations contextuelles
Affichez le contenu le plus pertinent pour chaque personne en fonction de son contexte – qu’elle contemple un produit ou l’ait acheté, ou qu’elle découvre et interagit tout simplement avec votre contenu.
Modèles d’apprentissage prêts à l’emploi
Choisissez l’algorithme qui correspond le mieux à un contexte donné parmi un éventail de modèles de recommandation de contenu et de produit – incluant des modèles basés sur les événements, les profils d’utilisateur, ce qui est fréquemment consulté ensemble, la popularité, etc.
Parcours et assemblage de données
Reliez le contexte actuel, l’historique des utilisateurs et même les produits pour recommander le contenu dont ont besoin vos utilisateurs, qu’il s’agisse de nouveaux visiteurs ou de visiteurs réguliers.
Définissez, réglez et optimisez
Tous les types de contenu sont bienvenus
Choisissez les types de contenu qu’il vous faut pour personnaliser l’expérience, ou créez des flux de recommandation et laissez le système de recommandation établir le meilleur parcours pour chaque personne.
Sélection de l’ensemble de données
Choisissez les ensembles de données qui enrichiront un modèle de recommandation. Ciblez une région donnée ou les entrées d’une interface spécifique – à vous de décider.
Correction de la dérive
Lorsque votre catalogue de produits, votre contenu ou le comportement des utilisateurs évolue, sachez quand apporter des corrections à vos modèles d’apprentissage machine et faites-le facilement.
Expérimentation avec les recommandations
Vous souhaitez vérifier quelle stratégie fonctionne le mieux? Prévisualisez différentes configurations ou lancez un test A/B, puis optimisez et affinez.
Commencez simplement et voyez grand
Des recommandations dès le premier jour
Fournissez des recommandations même lorsque les données sur un article ou un individu sont rares, grâce à la taxonomie et à la popularité des produits et contenus.
Profils d’utilisateurs enrichis
Apportez des recommandations toujours plus pertinentes avec des profils utilisateur dynamiques, enrichis par les actions et affinités des utilisateurs.
Échelle et précision
Choisissez le moteur de recommandation qui permet de facilement localiser le bon produit dans un catalogue avec des millions de codes SKU, ou la bonne ressource dans une bibliothèque de contenu rassemblant une panoplie de sources.
Des recommandations prédictives, ça veut dire qu’avant même que le client ait posé une question, nous avons anticipé les réponses potentielles pour lui, afin de l’amener plus rapidement à sa solution.
Jeff Harling
Gestion de la technologie Web, RingCentral
Nous avons constaté que les personnes qui utilisent les suggestions d’autocomplétion pour leurs requêtes étaient près de 20 % plus susceptibles de cliquer sur la recommandation.
Amy Gath
Vice-présidente, marketing et stratégie pour l’Amérique du Nord, Formica
