Une IA de personnalisation qui change la donne et génère des résultats commerciaux

Dès les débuts de Dynamic Yield, l’IA a été une pierre angulaire de notre produit. Nous le considérons comme un outil qui permet à nos clients de distiller les profils de comportements complexes des consommateurs pour en faire des informations exploitables, de déchiffrer les motivations, les intentions et, dans une certaine mesure, même les émotions implicites.

Chez Dynamic Yield, nous proposons une suite complète de solutions d’IA personnalisées qui outillent les marques de manière complète dans quatre dimensions clés :

1. Perspectives : Utilisez le ciblage prédictif pour générer des données rapides et précises afin de prendre les bonnes décisions et découvrir des options de ciblage supplémentaires pour augmenter les revenus à chaque campagne

2. Création : Utilisez Copywriter et Stability.ai pour accélérer les processus créatifs pour divers publics, créer des messages texte et des éléments graphiques en quelques secondes avec l’IA, et laissez s’exprimer votre génie créatif avec un minimum d’effort.

3. Prise de décision : Exploitez les prévisions de l’apprentissage automatique de pointe à grande échelle avec AdaptML et prévoyez les centres d’intérêt, les affinités et les produits de demain pour arriver à une précision de personnalisation inégalée.

4. Conversation : Simulez des expériences naturelles de visite en magasin avec des recommandations personnalisées grâce à Shopping Muse.

Experience OS est indépendant des canaux et l’IA est intégrée nativement de bout en bout, ce qui permet une activation fluide de l’IA entre les canaux et les points de contact.

Par exemple, au moyen de notre algorithme VisualML une marque peut faire apparaître des articles visuellement similaires dans les e-mails déclenchés, sur le Web et dans les applications. En plus, notre prise de décision basée sur l’IA peut être étendue au-delà d’Experience OS ; une marque peut partager nos profils d’affinité améliorés par l’IA sur n’importe quelle plateforme ou point de terminaison externe via l’API. Shopping Muse peut être lancé depuis n’importe quel emplacement de votre site Web, en tant qu’icône de chat, en tant que widget, ou même dans la barre de navigation en complément de recherche.

AdaptML se trouve au cœur de notre système pour automatiser la prise de décision et intensifier la personnalisation au sein d’Experience OS. Il contient :

NextML : des modèles d’auto-formation avec traitement automatique du langage naturel pour prévoir et recommander le prochain élément pertinent. Utilisez NextML pour regagner les utilisateurs disraits en prédisant le prochain article qui leur convient le mieux, pour créer une expérience de type reprendre là où vous vous étiez arrêté, avec des recommandations plus pertinentes pour les visiteurs qui reviennent, ou pour recommander des articles plus pertinents dans des messages déclenchés à l’intention des personnes qui ont abandonné leur panier.

AffinityML : cela fonctionne comme des réseaux neuraux récurrents pour améliorer le profil d’affinité de chaque utilisateur avec une prédiction de ses intentions. Profitez d’AffinityML pour identifier les achats ponctuels et recommander des articles complémentaires qui partagent des caractéristiques similaires, trouver les articles les plus pertinents pour chaque client dans les différentes catégories, et faire revenir les clients après qu’ils ont effectué un achat en leur proposant des recommandations hautement personnalisées et prédictives basées sur l’affinité.

VisualML : des modèles Vision Transformer pour identifier et recommander des produits visuellement similaires. En utilisant VisualML vous pouvez recommander des articles visuellement similaires sur les pages de produits en rupture de stock, aider les utilisateurs à trouver des articles similaires sur une page de catégories, ou en recommander d’autres qui pourraient être mieux adaptés qu’un article laissé dans le panier d’un utilisateur.

En savoir plus sur AdaptML ici.

Shopping Muse est différent de la quasi-totalité des autres bots conversationnels présents sur le marché. L’algorithme de recommandation sur lequel repose Shopping Muse utilise plusieurs composants du moteur de deep learning de Dynamic Yield (classé leader du secteur), notamment la similarité visuelle et l’affinité alimentée par l’apprentissage automatique. De plus, toutes les données contextuelles et comportementales recueillies par le biais de Dynamic Yield (en session et historiques, selon le profil du client) sont utilisées en temps réel pour garantir que Shopping Muse recommande les produits les plus pertinents et les plus attrayants pour chaque utilisateur. En savoir plus sur Shopping Muse ici.

Pour Dynamic Yield, la personnalisation responsable n’est pas qu’une simple philosophie, c’est le cadre de base et le fondement technologique sous-tendant Experience OS, et qui place la confidentialité et la protection des données des clients au premier plan de tout ce que nous faisons. En savoir plus sur la personnalisation responsable de Dynamic Yield ici.

Oui, nous serions ravis de discuter avec vous. Vous pouvez nous contacter ici.