Les recommandations personnalisées sont devenues stratégiques en termes d’expérience utilisateur pour de nombreuses entreprises de e-commerce. Depuis la recommandation de produits sur un site de commerce électronique, jusqu’à la recommandation de contenu sur un site de streaming vidéo, les algorithmes sont utilisés pour comprendre les préférences de l’utilisateur et adapter l’offre en conséquence. Cependant, les algorithmes de recommandation ont évolué au fil des ans et, avec l’arrivée de l’IA, ils ont subi une transformation significative.
Algorithmes de recommandation traditionnels
Les algorithmes de recommandation traditionnels utilisent des algorithmes de filtrage collaboratif pour recommander des produits ou du contenu en fonction des choix et des comportements des utilisateurs similaires. Ce modèle est très efficace pour recommander des produits ou du contenu populaire, mais peut ne pas être aussi précis pour les utilisateurs ayant des préférences plus uniques.
Les algorithmes de filtrage collaboratif sont une technique courante utilisée pour fournir des recommandations personnalisées en se basant sur les habitudes et les préférences des utilisateurs. Cependant, malgré leur popularité, ils ont des limites.
Alternative avancée
Les techniques de machine learning offrent une alternative plus avancée pour les recommandations personnalisées. Les systèmes basés sur le ML utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour comprendre les comportements des utilisateurs et les intérêts, en se basant sur de vastes quantités de données.
Cela leur permet de fournir des recommandations plus précises en créant des modèles probabilistes. L’usage même de techniques statistiques condamne toutefois leur capacité à individualiser les recommandations. Aptes à identifier les phénomènes majoritaires, elles reposent sur une logique intégrative qui les pousse en effet à la recherche du plus petit dénominateur commun entre les visiteurs d’un site plutôt que les différences qui pourraient fonder une réponse réellement individualisée.
L’IA Inductive
A contrario, cette 3° génération d’algorithmes de personnalisation que représente l’IA Inductive, qui intègre justement une dimension différenciation, repose, elle, sur l’identification des différences entre les visiteurs d’un site pour mieux individualiser ses recommandations. Elle permet de comprendre les comportements et les préférences individuels des utilisateurs de manière plus avancée, ce qui leur permet de fournir des recommandations plus précises et plus personnalisées.
Son fonctionnement privilégie la tendance par rapport à la probabilité puisqu’elle ne se livre pas à un calcul statistique mais généralise ce qu’elle a vécu dans la même situation, le plus récemment.
L’IA Inductive présente l’avantage de pouvoir processeur en temps réel, ce qu’un modèle de machine learning ne pourra faire, son fonctionnement reposant sur des probabilités définies par le processing de toute sa base d’apprentissage, ce qui est impossible à réaliser en temps réel. Cela lui permettra non seulement de pouvoir prendre en compte l’évolution de la situation du visiteur en cours de navigation mais aussi les dernières tendances émergentes observées sur le site sans que cela ne soit soumis à la dictature d’un calcul probabiliste peut être dépassé par les évolutions de la consommation.
Efficacité et satisfaction de l’utilisateur
Une étude récente de la Harvard Business Review a montré que les recommandations basées sur l’IA ont un taux de conversion significativement plus élevé que les recommandations traditionnelles. De plus, les utilisateurs sont plus satisfaits des recommandations basées sur l’IA, car ils se sentent plus en contrôle de leur expérience d’achat en ligne.
Les derniers A/B tests réalisés par Netwave face à des systèmes de machine learning ont affiché un uplift de 55% taux de clic sur les bannières “motorisées” par l’IA Inductive ( cas Client sur demande: mathias@netwave.ai ).
En fin de compte
Les recommandations basées sur l’IA inductive offrent une approche plus personnalisée et efficace pour les entreprises en ligne qui cherchent à maximiser l’expérience utilisateur. Alors que les algorithmes de filtrage collaboratif et les systèmes de machine learning ne permettent de détecter que les phénomènes majoritaires, l’IA Inductive offre une compréhension plus approfondie des préférences de l’utilisateur pour des recommandations plus précises et réellement individualisées.