Une personnalisation de l'IA similaire à l'humain

Un système centralisé d’IA pour automatiser la prise de décision et accélerer la personnalisation sur l’ensemble d'Experience OS.

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Overview NextML AffinityML VisualML Talk to sales

Personnaliser à l'aide de modèles prédictifs et de deep learning sur le Web, dans les e-mails et sur les applications mobiles.

NextML

Maximiser les revenus avec des recommandations de deep learning

Recommandez la prochaine meilleure série de produits à l'aide d'un modèle prédictif multifacette auto-formé.

Algorithme modélisé à partir de l'ensemble du catalogue de produits

Téléchargez un flux de produits avec des millions d'UGS pour alimenter vos recommandations basées sur le deep learning.

Formation rapide et adaptation aux changements de comportement des utilisateurs

L'auto-formation rapide et fréquente à partir d'une grande quantité de données permet d'optimiser en permanence les résultats des recommandations.

Stratégie optimale déterminée automatiquement

Accélérez le temps de retour sur investissement grâce à un algorithme pré-configuré basé sur les tendances du site, le comportement de l'utilisateur, le parcours du client, la popularité par géolocalisation, etc.

“Nous n'avons plus à choisir manuellement une stratégie pour les recommandations de notre page d'accueil, ce qui nous aide à fournir des expériences numériques exceptionnelles tout en nous faisant gagner du temps.”

Nadav Yekutiel Head of Data, GlassesUSA.com

88% d'augmentation de l'ARPU

68% d'augmentation des achats

Lire l’étude de cas →

AffinityML

Prévoir l’intention de l’utilisateur en temps réel grâce à l’apprentissage automatique

Comprenez vos clients comme jamais auparavant grâce à un algorithme de réseau neuronal qui prédit les affinités et les intentions futures avec une précision inégalée.

Identifier les achats uniques et complémentaires

Les profils d'affinité et les résultats des recommandations sont mis à jour en temps réel pour tenir compte des achats uniques et des produits complémentaires achetés ultérieurement.

Prévoir les cadences d'achat multiples

AffinityML analyse les modèles historiques du site pour évaluer intuitivement les intervalles d'achat, en adaptant les affinités des utilisateurs au rythme unique de chacun.

Améliorer les profils d’affinité avec un algorithme puissant

Notre algorithme de réseau neuronal d'affinité est formé à la fois sur le comportement de chaque utilisateur individuel et sur l'activité sur site de tous les utilisateurs, ce qui lui permet de comprendre le comportement de l'utilisateur aux niveaux micro et macro afin de proposer un contenu précis, prédictif et pertinent.

VisualML

Recommander des articles visuellement similaires avec la reconnaissance d’image

Faites apparaître les attributs qui ne peuvent pas être décrits par des mots clés afin d'ouvrir de nouvelles possibilités pour votre catalogue et vos recommandations.

Offrir aux clients ce qu'ils veulent plus rapidement

Aidez vos clients à trouver plus rapidement ce qu'ils recherchent en leur recommandant des articles visuellement similaires au produit qu'ils sont en train de consulter.

Faciliter la découverte longue distance

Faites apparaître des éléments similaires et pertinents par rapport au produit actuel, indépendamment du score de popularité ou des balises de métadonnées, afin d'élargir la découverte à l'ensemble de votre catalogue.

Capacités supplémentaires intégrées à AdaptML ^TM

Améliorer les e-mails avec des recommandations de deep learning

Faites passer vos campagnes d’e-mailing à la vitesse supérieure grâce à des recommandations prédites pour favoriser les clics, adaptées au moment de l’ouverture.

Servir des recommandations de deep learning dans l'application

Augmentez la rétention, l’engagement et la durée des sessions en recommandant des produits choisis pour inciter à l’action.

Identifier instantanément l'intention du client, même en cours de session

Au-delà du comportement passé, tenez compte de l’activité actuelle de l’acheteur ainsi que des tendances en constante évolution observées sur le site pour affiner vos recommandations.

Déployer des campagnes de deep learning basées sur les API

En plus de la prise en charge côté client, lancez vos recommandations de deep learning et la personnalisation des pages de liste de produits entièrement via le code du serveur pour une flexibilité, un contrôle et une confidentialité accrus.

Prendre en charge des flux produit de toutes formes et tailles

Notre algorithme de recommandation par deep learning fonctionne avec n’importe quel type de flux de produits et n’est pas dépendant ou sensible à la richesse des métadonnées de votre flux.

Répondre aux attentes en matière de personnalisation

Passez d’une offre de produits supplémentaires susceptibles de présenter un intérêt à des stratégies globales, contextuelles ou même basées sur les affinités, à la prédiction des éléments avec lesquels un utilisateur est le plus susceptible de s’engager.

Démontrer l'efficacité du deep learning avec un A/B testing robuste

Comparez l’algorithme deep learning à toute autre stratégie de recommandation pour valider vos résultats.

Accélérer le processus de découverte des produits et augmenter les ventes

De la page d’accueil à l’application mobile en passant par les e-mails, notre algorithme deep learning met plus rapidement les consommateurs en relation avec les produits qu’ils recherchent à différents stades de l’entonnoir.

Modèles de recommandation prêts à l'emploi

Accélérez la mise sur le marché en choisissant parmi des dizaines de modèles de recommandation prêts à être modifiés et mis en œuvre à l’aide de la stratégie deep learning.

Comprendre l'impact commercial du deep learning

Utilisez les capacités de test prêtes à l’emploi pour calculer automatiquement l’augmentation des revenus grâce aux recommandations du deep learning.

Prendre des décisions basées sur le comportement réel de l'utilisateur

Ne vous fiez plus aux attributs visuels et aux métadonnées des produits pour proposer des articles similaires ou complémentaires, mais utilisez l’historique réel et l’activité de la session pour proposer des recommandations individuelles.

Sélection des KPI souple

Sélectionnez un KPI prêt à l’emploi ou créez votre propre indicateur personnalisé pour l’optimiser lors de l’expérimentation des différentes expériences.

Analyses et rapports avancés

Approfondissez votre connaissance des expériences de deep learning en comprenant les performances d’autres indicateurs secondaires.

Paramètres d’attribution personnalisés

Déterminez la manière dont les résultats sont calculés afin de les aligner sur vos objectifs commerciaux grâce à des options d’attribution au niveau de la session et de l’utilisateur.

Étendre la personnalisation au-delà de la boutique

Personnalisez chaque étape du parcours du client avec votre marque sur les canaux numériques

Discover Activez les données au niveau de la personne pour le ciblage En savoir plus →

Target Adaptez le contenu et les offres à chaque client. En savoir plus →

Recommend Prédire algorithmiquement le prochain achat des clients. En savoir plus →

Engage Envoyez des e-mails hyper-personnalisés au moment opportun. En savoir plus →

Optimize Expérimentez n’importe où sur vos propriétés numériques. En savoir plus →

Une personnalisation de l'IA similaire à l'humain

Personnaliser à l'aide de modèles prédictifs et de deep learning sur le Web, dans les e-mails et sur les applications mobiles.

Recréer virtuellement la touche personnelle des achats en magasin

Éliminez les angles morts dans l'activation des connaissances et les apprentissages

Éliminer la barrière à l'adoption de l'IA et accélérer les décisions fondées sur les données

Maximiser les revenus avec des recommandations de deep learning

Algorithme modélisé à partir de l'ensemble du catalogue de produits

Formation rapide et adaptation aux changements de comportement des utilisateurs

Stratégie optimale déterminée automatiquement