Que sont les algorithmes de recommandation
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Les algorithmes de recommandation prennent tout ce que Personyze sait de vos produits, de vos visiteurs et des interactions entre les deux, et utilisent ces données pour présenter automatiquement à chaque visiteur ce qu’il a le plus de chances de vouloir voir, à tout moment, sur n’importe quelle page ou dans les e-mails.
Lorsque des recommandations sont présentées, en rangées horizontales ou verticales, en sliders ou même en bannières, nous les appelons des widgets de recommandation. Chaque widget est une recommandation unique, avec son propre algorithme.
Vous pouvez avoir, et aurez probablement, plusieurs widgets avec différents algorithmes sur tout votre site, et chaque fois qu’un visiteur charge une page contenant un ou plusieurs de ces widgets, les produits recommandés seront légèrement différents, car Personyze apprend en permanence et automatiquement de la façon dont les visiteurs interagissent avec les produits ou le contenu de votre site.
La clé pour comprendre les algorithmes de recommandation
Le concept clé à comprendre au sujet des algorithmes de recommandation, c’est qu’il s’agit d’un système hybride qui combine les données collectives (ce que fait TOUT LE MONDE) et les données d’intérêt individuelles (ce que fait CE visiteur).
Par exemple, vous pouvez avoir un algorithme de recommandation qui affiche :
« Les produits les plus consultés (données collectives), selon le centre d’intérêt le plus récent du visiteur (données d’intérêt individuelles). »
Cela montrera au visiteur des articles de la catégorie pour laquelle il a le plus récemment montré de l’intérêt, en les classant selon la fréquence à laquelle ils ont été consultés par l’ensemble des visiteurs.
Il y a toutefois quelques exceptions :
- Les recommandations Racheter ne sont pas vraiment un algorithme en soi, mais simplement une liste des articles que le visiteur a achetés précédemment
- Les recommandations de panier abandonné sont simplement une liste des articles que le visiteur a laissés dans son panier.
- La recommandation Pilote automatique utilise une IA plus poussée pour trouver des schémas dans le comportement de vos visiteurs, en examinant divers facteurs comme la localisation, le genre et d’autres variables. Elle montre ainsi ce que le visiteur est le plus susceptible d’acheter, selon de nombreux facteurs au-delà du seul centre d’intérêt connu. Cet algorithme nécessite toutefois une certaine quantité de données d’interaction avant de devenir efficace.
La plupart des algorithmes de recommandation reposent néanmoins sur cette approche hybride.
Filtres
Vous pouvez aussi ajouter des filtres à n’importe quelle recommandation pour la rendre plus précise. Ces filtres s’appliquent soit aux données collectives (la population dont nous utilisons les données), soit au produit.
Par exemple, sur l’algorithme de notre exemple précédent — les plus consultés selon le centre d’intérêt récent —, nous pourrions ajouter le filtre « Tranche d’âge », qui afficherait les plus consultés dans la tranche d’âge du visiteur plutôt que parmi tous les visiteurs.
À l’inverse, si vous vouliez ajouter un filtre fondé sur le produit, vous pourriez ajouter le filtre « Nouveautés en stock », pour afficher les nouveautés en stock les plus consultées dans le centre d’intérêt le plus récent du visiteur.
Bonnes pratiques
Avec ces informations en tête, vous devriez pouvoir déterminer quel algorithme a le plus de sens pour l’endroit du site (ou des e-mails) où votre widget est présenté. Voici quelques lignes directrices générales pour bien démarrer :
- Sur la page d’accueil – Vous voudrez généralement afficher des recommandations plus générales, comme :
« Les produits les plus consultés de tous les temps dans n’importe quel centre d’intérêt du visiteur » - Sur les pages produit – Vous voudrez afficher des widgets plus précis, comme :
« Les produits les plus achetés la semaine dernière dans le centre d’intérêt le plus récent du visiteur »
(le centre d’intérêt le plus récent, sur une page produit, sera toujours la catégorie du produit actuel. - Sur la page de paiement du panier – Vous voudrez peut-être montrer au visiteur des articles qui ont une association de vente croisée dans votre catalogue avec les articles de son panier, comme :
« Les produits de vente croisée les plus achetés la semaine dernière d’après l’achat ou l’ajout au panier le plus récent du visiteur. »