Un moteur de recommandations utilise des algorithmes de filtrage des données pour suggérer du contenu, des offres et des produits en se basant sur des profils de personnes ou de publics. À cette fin, il utilise des règles collaboratives, basées sur du contenu ou basées sur des personnalités pour émettre des recommandations.
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Si vous cherchez à proposer de meilleures expériences utilisateur et à améliorer leur rentabilité, vous devrez relever de nombreux défis. Pour réussir, il vous faut miser sur les données et gérer efficacement le contenu.
Outils mal intégrés.
Processus manuels.
Manque de contrôle des responsables marketing.
Données de qualité médiocre.
Les moteurs de recommandations ne se contentent pas d'aider les utilisateurs à trouver la musique, les films ou l'information qu'ils recherchent. Ils contribuent à renforcer vos relations avec vos clients.
Des algorithmes d'auto-apprentissage trouvent rapidement les relations entre les produits, puis connectent le comportement des utilisateurs pour déterminer la probabilité de conversion d'un consommateur. Cela permet d'accélérer la découverte de produits.
Les recommandations peuvent booster la consommation de contenu, raccourcir le chemin d'accès aux contenus pertinents et augmenter le temps d'interaction avec votre marque.
Lorsque les utilisateurs interagissent avec du contenu recommandé, des profils et des personnalités client plus précis sont générés automatiquement, ce qui facilite le ciblage de publics similaires. Les données historiques et en temps réel sont combinées pour fournir des mises à jour en continu.
Les produits recommandés augmentent le volume des achats et la valeur client grâce à l'amélioration des expériences personnalisées.
Adobe Target vous offre une maîtrise inégalée avec ses fonctionnalités de recommandation, y compris des paramètres d'optimisation automatique du contenu et des algorithmes personnalisables. Adbe Target vous aide à orienter les utilisateurs vers le contenu et les produits les plus pertinents.
Découvrez comment Adobe aide les marques actuelles à créer des expériences personnalisées complètes.
« Il est important, dans un premier temps, de comprendre les performances du parcours client et, dans un second temps… de chercher à optimiser ces parcours. »
— Will Harmer,
responsable principal de l'information et de l'optimisation, EE
« Il est crucial, pour nous, d'offrir une bonne expérience avant [un] voyage, en donnant aux utilisateurs de l'information sur les destinations qui les intéressent. »
— Marlies Roberts,
vice-présidente des opérations marketing, Overseas Adventure
Comment fonctionne un moteur de recommandations ?
La plupart des algorithmes de recommandations passent par trois phases : collecte des retours d'information, apprentissage et prévision. Les jeux de données recueillis durant la phase de collecte des retours d'information peuvent être basés sur une mémoire, un modèle ou des observations.
Un moteur de recommandations utilise-t-il des données en temps réel ?
Oui. Les systèmes peuvent être configurés pour analyser des données en temps réel. Toutefois, certains moteurs exécutent un traitement par lots qui met périodiquement à jour les recommandations.
Comment les moteurs de recommandations sélectionnent-ils les produits à afficher ?
Les systèmes utilisent des algorithmes de filtrage pour fournir des sélections de produits. Les filtres incluent des recommandations collaboratives, basées sur le contenu et hybrides qui recherchent des similitudes dans les articles ou les comportements des utilisateurs.
Que sont les retours d'information explicite et implicites ?
Les retours d'information explicite sont collectés lorsque les utilisateurs interagissent en suivant les recommandations. Les retours d'information implicites déduisent les préférences des utilisateurs en analysant des actions telles que l'historique des achats, l'historique de navigation et le temps passé sur les pages Web.
Existe-t-il des moteurs de recommandations pour les environnements mobiles ?
Oui. Des moteurs de recommandations mobiles automatisés fournissent des recommandations contextuelles personnalisées qui peuvent être basées sur l'emplacement, la saison, le moment de la journée, etc.
Comment mesurer les performances d'un moteur de recommandations ?
Les essais A/B peuvent révéler les performances d'un système. Les responsables marketing utilisent plusieurs indicateurs pour mesurer les résultats, tels que la valeur client, le taux de clics, le taux de conversion et le retour sur investissement.
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