Système de recommandation : comment en créer un à l'aide de l'apprentissage automatique

Si vous êtes impliqué dans le e-commerce, cet article est pour vous ! Imaginez-vous en train de parcourir des plateformes comme Amazon, Netflix ou Spotify. Vous tombez souvent sur des recommandations de produits qui suscitent votre intérêt, des films ou des séries que vous pourriez apprécier, ou de la musique qui correspond à vos goûts. Eh bien, ces recommandations ne sont pas aléatoires. Ils font partie de ce que l'on appelle les systèmes de recommandation de la science des données, que de nombreuses entreprises mettent en œuvre pour de nombreux avantages .

Cet article plongera dans ce monde fascinant et vous guidera pas à pas dans le processus de création de votre propre système de recommandation.

Que sont les systèmes de recommandation ?

Les systèmes de recommandation sont des algorithmes conçus pour prédire les produits ou services d'une boutique en ligne qu'un utilisateur est le plus susceptible d'acheter . Ces prédictions sont ensuite affichées sur le site Web pendant que l'utilisateur navigue.

Avant le développement de l'apprentissage automatique, les plateformes de commerce électronique s'appuyaient sur la présentation de listes "les plus achetées" ou "les mieux notées" pour attirer les consommateurs. Cependant, ces sections affichaient les mêmes éléments et services à tous les utilisateurs. Bien que ces listes soient toujours utilisées, les systèmes de recommandation se sont avérés plus efficaces en fournissant des suggestions personnalisées adaptées à chaque client.

Comment fonctionnent les systèmes de recommandation ?

Les systèmes de recommandation analysent les données collectées à partir des activités de navigation des utilisateurs, telles que les produits qu'ils ont consultés ou achetés et leur interaction avec la plateforme. Ces systèmes utilisent des algorithmes avancés pour effectuer des comparaisons détaillées entre les profils d'utilisateurs afin d'identifier des modèles communs. Par conséquent, ils peuvent recommander des produits ou des services qui deviennent de plus en plus pertinents pour chaque consommateur.

Types de Recommandateurs

Lorsqu'il s'agit de créer des systèmes de recommandation, les experts emploient généralement deux stratégies principales :

• Recommandateurs de filtres collaboratifs : Ces algorithmes se concentrent sur les caractéristiques de l'utilisateur à partir des informations collectées à son sujet. L'algorithme prend en compte les achats précédents, les évaluations des produits, les dépenses moyennes par achat et les préférences. Il identifie ensuite les utilisateurs similaires qui ont fait des choix comparables et détermine les produits ou services qu'ils aimeraient. Sur la base de cette analyse, l'algorithme fournit des recommandations personnalisées.
• Recommandateurs de filtrage basés sur le contenu : dans cette approche, la prédiction est basée sur les caractéristiques du produit ou du service, et l'historique d'achat ou les préférences de l'utilisateur ne sont pas pris en compte. Au lieu de cela, l'algorithme examine les caractéristiques du produit, telles que le prix, la marque, la note, la taille et d'autres attributs pertinents, pour générer des recommandations.
  
  
  

Pourquoi implémenter des systèmes de recommandation dans votre commerce électronique ?

• Augmentez la probabilité d'achats supplémentaires : encouragez les clients à découvrir et à acheter plus de produits et services, ce qui augmente les revenus des ventes de commerce électronique.
• Maximisez les ventes globales : optimisez la visibilité des produits et augmentez les ventes, ce qui entraîne des taux de conversion plus élevés.
• Fidélisez vos clients plus longtemps : maintenez-les engagés dans votre boutique en ligne, réduisez leurs chances de partir et augmentez la valeur à vie de leur client potentiel.
• Augmentez la satisfaction des clients : recommander des produits qui correspondent aux intérêts et aux préférences des clients améliore leur expérience d'achat.

• Favorisez la fidélité des clients : lorsque les clients se sentent compris et reçoivent des recommandations précieuses, ils sont plus susceptibles de rester fidèles à votre entreprise.

  

Quand ne pas mettre en œuvre un système de recommandation d'apprentissage automatique

Bien que les systèmes de recommandation offrent de nombreux avantages, ce n'est peut-être pas le meilleur moment pour les mettre en œuvre dans votre entreprise si votre clientèle est petite ou si votre catalogue de produits ou de services est limité. Ces facteurs peuvent limiter l'efficacité de l'algorithme. Investir dans la science des données devient plus rentable à mesure que votre clientèle se développe et que vos offres se développent .

Comment créer un système de recommandation avec l'apprentissage automatique

Python est largement privilégié pour la création d'outils de science des données et d'apprentissage automatique et d'applications Web en raison de son code robuste et de sa syntaxe optimisée. Il est recommandé aux programmeurs entrant dans ce domaine en raison de sa fiabilité et de son support étendu pour le développement de logiciels.

Cependant, des langages alternatifs tels que Java, Golang, Node.js, PHP ou Ruby peuvent également être envisagés.

Java est la meilleure alternative à Python et à son principal concurrent.

Si vous souhaitez mettre en place un système de recommandation Web ou améliorer celui que vous avez déjà, notre équipe de science des données peut vous aider. Contactez-nous si vous souhaitez que nous analysions votre situation.

Conseils pour améliorer votre système de recommandation

Considérez l'emplacement

Le placement des recommandations dans votre commerce électronique est important. Tenez compte de l'endroit et du moment où les recommandations apparaissent pour optimiser à la fois la fonctionnalité du système et l'expérience utilisateur.

L'emplacement idéal peut varier en fonction de votre site Web et du type de produits ou de services que vous proposez. Cependant, les pratiques courantes dans le commerce électronique consistent à afficher des recommandations au bas de l'article ou à la fin du processus d'achat.

Si vous avez besoin de plus de précisions, nous vous recommandons de faire des tests A/B pour prendre la meilleure décision.

Viser la pertinence stratégique

Qu'est-ce qu'une bonne recommandation ? Eh bien, la vérité est que toutes les recommandations pour le client ne sont pas bonnes pour votre entreprise.

Bien qu'il soit crucial d'offrir des recommandations pratiques, certaines peuvent être trop évidentes pour être utiles au client. Par conséquent, envisagez d'introduire des recommandations risquées qui exposent les clients à des produits et services inconnus .

D'un point de vue commercial, il est crucial de baser les recommandations sur la rentabilité des produits. L'astuce consiste à trouver un équilibre entre ce qui profite à votre entreprise et ce qui est précieux pour le client est la clé .

Si vous souhaitez mettre en place votre système de recommandation Web ou améliorer celui que vous avez déjà, notre équipe de science des données peut vous aider. Nous espérons vous avoir aidé à apprendre à mettre en place des systèmes de recommandation web ou à améliorer ceux que vous avez déjà grâce aux trucs et astuces !