Utilisation des moteurs de recommandation de contenu pour augmenter les ventes et améliorer l’engagement client

Pour tout moteur de recommandation, les données sont toujours le point de départ. L’IA devra collecter les données des utilisateurs par des moyens explicites et implicites afin de fournir à l’algorithme les informations dont il a besoin pour produire des recommandations. Des données implicites sont collectées à partir du comportement des utilisateurs, telles que les données démographiques, l’historique des achats, le temps passé à lire un blog, à ajouter au panier et à ajouter à une liste. Des données explicites sont collectées à partir des entrées des utilisateurs telles que les goûts et les aversions, les avis et les évaluations ou les commentaires.

Des profils d’utilisateurs seront créés sur la base de données démographiques, psychographiques et comportementales. L’étape suivante consiste à attribuer des attributs à chaque objet (c’est-à-dire un produit ou un contenu) afin que le modèle ML puisse faire correspondre les profils d’utilisateurs avec des produits ou du contenu qui partagent des attributs similaires.

L’endroit où vous stockez les données collectées est vital non seulement en termes de sécurité mais aussi d’évolutivité. Plusieurs options s’offrent à vous en fonction du type de données stockées. Les données structurées peuvent être stockées dans une base de données SQL tandis que les données non structurées peuvent être stockées dans une Base de données NoSQL. Vous pouvez également choisir d’utiliser un stockage basé sur le cloud ou un mélange de solutions de stockage. Nous pouvons vous aider à sélectionner la bonne solution de stockage de données pour une efficacité maximale.

La troisième étape consiste à configurer le système pour analyser les données. Vous avez le choix entre trois modèles d’analyse de données :

• Les données peuvent être analysées périodiquement par lots. Par exemple, vous souhaitez peut-être analyser les produits qui sont ajoutés au panier quotidiennement.

• Si une analyse en 24 heures n’est pas un délai d’exécution suffisamment rapide, vous pouvez opter pour une analyse en temps quasi réel où les données sont traitées toutes les quelques secondes ou minutes. Ceci est utile si vous souhaitez collecter des données utilisateur au cours d’une seule session de navigation.

• Enfin, l’analyse en temps réel vous permet d’analyser les données au fur et à mesure qu’elles arrivent et ainsi de fournir des recommandations en temps réel.

Le type de modèle d’analyse de données que vous sélectionnez dépendra de la rapidité avec laquelle vous souhaitez que le système produise des recommandations basées sur les données traitées.

Enfin, nous sélectionnerons l’approche de filtrage appropriée afin d’entraîner le modèle d’apprentissage automatique à faire les bonnes recommandations. Trois modèles de filtrage peuvent être appliqués :

Le filtrage collaboratif est une méthode permettant de prédire les centres d’intérêt d’un utilisateur en collectant les préférences de nombreux utilisateurs en fonction de leurs interactions avec le contenu ou les produits. Ces interactions peuvent être classées comme ajouter des produits à leur panier, ne pas aimer une série sur Netflix ou cliquer sur une publicité Facebook. Par exemple, si plusieurs utilisateurs avec des profils d’utilisateurs similaires ajoutaient un produit spécifique à leur liste de souhaits, le système de recommandation commencerait à recommander ce produit aux personnes ayant des intérêts similaires. Il existe deux principaux types de systèmes de recommandation de filtrage collaboratif : basé sur le modèle et basé sur la mémoire. .

1.  Les méthodes basées sur un modèle utilisent un algorithme de ML spécifique pour apprendre les relations entre les éléments et les utilisateurs à partir des données d’entraînement. Cette approche nécessite généralement plus de ressources de calcul que les méthodes basées sur la mémoire, mais peut générer des recommandations plus précises.
2. Les méthodes basées sur la mémoire stockent des informations sur le comportement passé des utilisateurs dans un format facilement accessible. Ces données sont ensuite utilisées pour calculer les similitudes entre les utilisateurs ou les éléments et faire des recommandations basées sur ces similitudes. Cette approche nécessite généralement moins de ressources que les méthodes basées sur un modèle, mais peut entraîner des recommandations moins précises.

Le filtrage basé sur le contenu est une méthode de recommandation basée sur la similarité entre les attributs de contenu et les préférences de l’utilisateur. Dans le cas des recommandations musicales, il peut prendre en compte des attributs spécifiques tels que les genres, les artistes, les labels et les producteurs pour suggérer des chansons ou des albums que l’utilisateur pourrait aimer en fonction des pistes qu’il a récemment écoutées. Cette approche de filtrage ne nécessite aucune donnée utilisateur précédente car elle crée des recommandations à mesure qu’elle reçoit des informations entrantes.

Le filtrage hybride formule des recommandations en combinant le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu. Cette approche est utilisée par la plupart des entreprises aujourd’hui telle qu’elle est utilisée seule, chaque méthode a ses lacunes, mais lorsqu’elles sont combinées, ces défis disparaissent. En combinant à la fois les recommandations basées sur le contenu et le filtrage collaboratif, les points forts de chaque méthode peuvent être utilisés pour fournir des recommandations très précises, même pour les nouveaux produits et contenus.