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

L’IA et machine learning font désormais partie intégrante des processus décisionnels de la plupart des entreprises et peuvent également alimenter des systèmes de recommandation qui créent une expérience en ligne personnalisée pour votre public. Indaru a de l’expérience dans le développement et la mise en production de systèmes de recommandation personnalisés dans différentes industries.

Qu’est-ce qu’un système de recommandation basé sur le contenu ?

Les moteurs de recommandation sont un sous-ensemble de ML utilisé pour faire des suggestions de produits, de services ou de contenu et sont de puissants outils marketing qui peuvent enrichir l’expérience utilisateur. L’un des premiers systèmes de filtrage de commerce électronique basé sur le contenu a été introduit par Amazon en 1998 et a été utilisé pour recommander des livres aux clients en fonction de leurs achats antérieurs.
Les systèmes de recommandation basés sur le contenu examinent les actions des utilisateurs et identifient des modèles pour générer des recommandations. Les moteurs de recommandation de contenu analysent les achats passés, le temps d’engagement, les mots-clés ou les termes de recherche utilisés, les avis, les clics et les goûts pour faire correspondre un profil d’utilisateur à un contenu ou à des produits spécifiques.

Avantages des systèmes de recommandation

  • Ils fournissent des recommandations hautement personnalisées adaptées à chaque utilisateur. Cela peut conduire à une meilleure expérience utilisateur, à des taux de conversion plus élevés et donc à plus de ventes.
  • L’hyper-personnalisation peut réduire le taux de désabonnement des clients en fournissant des recommandations pertinentes qui maintiendront l’engagement du client et le feront revenir pour plus.
  • Étant donné que les systèmes de recommandation apprennent au fil du temps, ils peuvent continuer à évoluer et s’améliorer dans la formulation de recommandations à mesure que davantage de données sont collectées.
  • Les systèmes de filtrage basés sur le contenu permettent un “démarrage à froid” (c’est-à-dire des données limitées). Ils nécessitent l’activité de l’utilisateur pour commencer à formuler des recommandations pertinentes. Ils conviennent donc aux entreprises qui ne disposent pas de masses de données.
  • Le filtrage basé sur le contenu semble plus transparent pour l’utilisateur et il est évident pour lui pourquoi il voit la recommandation (par exemple, s’il a parcouru les vestes de parka et voit maintenant des recommandations pour des produits similaires ). Cela rend les utilisateurs plus susceptibles de cliquer sur les recommandations, car elles sont pertinentes pour eux.
Nos systèmes de recommandation personnalisés éliminent le besoin de tâches manuelles gourmandes en ressources en automatisant la collecte, le stockage et l’analyse des données.

Fonctionnement des moteurs de recommandation de contenu

Nous avons déjà abordé le fonctionnement des recommandations basées sur le contenu, mais il se passe bien d’autres choses sous la surface. En fait, lors de la programmation d’un système de recommandation, quatre étapes spécifiques sont impliquées :

1. Collecte de données

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.

2. Stockage des données

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.

3. Analyse des données

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.

4. Algorithme de recommandation

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.

Pourquoi choisir Indaru ?

Notre équipe multidisciplinaire d’experts en marketing a de l’expérience avec les portails internationaux de produits de grande consommation, de divertissement et de commerce électronique, ce qui nous permet d’ajouter une grande valeur au développement et à la mise en œuvre d’un marketing de recommandation de filtrage basé sur le contenu.

Essayer d’attribuer manuellement des attributions est une tâche impossible, en particulier avec des catalogues de produits, de services et de contenu étendus. Nos systèmes de recommandation personnalisés éliminent le besoin de tâches manuelles gourmandes en ressources en automatisant la collecte, le stockage et l’analyse des données.