07 sept. 2023 | 11:00 - 12:00
ECommerce & Publicité : Les Moteurs / Algorithmes de Recommandation
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Description
ECommerce & Publicité : Les Moteurs / Algorithmes de RecommandationIls sont la clé du succès mondial d'Amazon, ils génèrent des ventes d'impulsion, des upsales et des up-sales, ils augmentent la satisfaction client, ils accroissent la durée de visite, ils sont essentiels à la rentabilité et aux volumes
Moteurs de Suggestion : les « grands Classiques »
Nous passerons en revue les algorithmes de recommandation et d’interaction, qui constituent un facteur clé de succès des grands sites de e-commerce, ces mêmes algorithmes étant souvent proposés par défaut par les serveurs marchands.
Format des Recommandations
Quels sont les principaux formats et les plus efficaces ?
- Les Recommandations prévente (en fonction des pages visités, des données anonymes)
- Les Recommandations pendant la vente, sur le moteur de recherche et dans le panier
- Les Recommandations post-vente (email, sms, notifications)
- L’utilisation de Bots peut-elle inclure des recommandations ? Peut-on utiliser le bot pour interagir avec le client pendant sa visite pour lui avancer des suggestions ?
- Comment coupler le moteur et le système de gestion des données marketing et commerciale ?
- Quelle structure de données permet de maximiser les recommandations possibles ?
- Définir les objectifs : augmentation du panier, upsale, vente complémentaire
- Comment définir les règles qui permettent d’afficher les suggestions ? A partir des pages et produits visités, des produits achetés, de l’historique des commandes, de la connaissance client, filtrage collaboratif à partir des groupes d’acheteurs types…
- Métriques & Tests des règles de recommandation
- Machine Learning : quelle efficacité, quelle fiabilité ? Comment créer une courbe d’expérience semi-automatisée (machine learning + suivi des KPIs par groupes types) ?
- Comment documenter cette courbe d’expérience et l’améliorer par la méthode des « petits pas » ?
- Quelles sont les solutions du marché les plus complètes, les plus ergonomiques et les plus performantes ?
- Faut-il se contenter du module natif proposé par le serveur marchand ou acheter un best of breed spécifique ?
- Comment s’assurer de la qualité du machine learning embeded ?
