L’exploitation des données de navigation en temps réel est essentielle pour personnaliser efficacement les recommandations et offrir une expérience utilisateur optimale. L’objectif est de transformer chaque clic, chaque interaction du visiteur, en une source d’information précieuse pour proposer des produits pertinents et maximiser les conversions. Il s’agit de la condition sine qua non pour une réelle personnalisation en temps réel. Voici le processus mis en œuvre par l’IA inductive de NetUp pour y parvenir.
Collecte des données de navigation : capturer chaque interaction
A chaque interaction du visiteur sur le site, des données sont collectées et transmises aux serveurs de NetUp via des tags de personnalisation. Ces tags « first party », conçus dans le respect de la vie privée, capturent un large éventail d’informations.
NetUp s’appuie sur 232 marqueurs pour analyser le contexte, le comportement et la psychologie de chaque visite.
Ces marqueurs incluent des trackers comportementaux, psychologiques et des thresholds contextuels. Ils permettent une compréhension granulaire et inégalée de la situation du visiteur à chaque instant.
Analyse situationnelle en temps réel : décrypter l’intention du visiteur
L’IA inductive de NetUp traite les données collectées en temps réel. L’analyse situationnelle permet d’identifier les particularités de chaque visite en temps réel. Contrairement aux approches traditionnelles, NetUp ne segmente pas les visiteurs en groupes figés. Elle génère une signature situationnelle propre à chaque visite, actualisée en temps réel.
En conséquence, cette analyse fine permet de comprendre l’intention du visiteur et de contextualiser ses interactions.. Par exemple, un visiteur qui consulte des produits haut de gamme un samedi soir aura une signature situationnelle différente d’un visiteur qui consulte les mêmes produits un mardi matin.
Identification d’analogies : s’appuyer sur des situations similaires
Une fois la signature situationnelle établie, l’IA inductive de NetUp recherche dans sa base de données des situations analogues vécues dans le passé. Son approche s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. De manière analogue au fonctionnement de celui-ci, en travaille en l’induction par transposition d’expériences passées similaires.
Par exemple, si un visiteur consulte un produit spécifique, l’IA recherche des situations similaires où d’autres visiteurs ont consulté le même produit. Elle analyse ensuite les produits qui ont été recommandés avec succès dans ces situations et les propose au visiteur actuel.
Génération de recommandations personnalisées : proposer les produits les plus pertinents
Les recommandations sont générées en temps réel, en moins de 35 millisecondes. Elles s’adaptent dynamiquement à la situation du visiteur. Si le visiteur clique sur une recommandation, sa signature situationnelle est mise à jour. NetUp propose de nouvelles recommandations en fonction du nouvel intérêt détecté.
L’IA inductive de NetUp est capable de se baser sur une seule expérience utilisateur pour formuler des recommandations pertinentes. Elle ne travaille pas de manière déductive sur la base d’une modélisation statistique mais de manière inductive par analogie avec ce qu’elle a “vécu” dans le passé. Elle n’a donc pas besoin d’une grande quantité de données historiques pour fonctionner efficacement. Il suffit qu’elle ait vécu une situation probante dans le passé pour pouvoir la transposer dans le présent.
Optimisation continue : améliorer la performance des recommandations
Les équipes suivent en temps réel la performance des recommandations via des tableaux de bord personnalisables. Pour cela, différents indicateurs clés de performance (KPIs) sont analysés, comme le taux de clic, le taux de conversion ou encore le revenu par visite.
En complément, l’A/B testing identifie les stratégies de recommandation les plus performantes.
L’IA inductive de NetUp les optimise en continu en s’adaptant aux nouvelles données. Une sorte d’A/B/C/D…n test permanent.
La personnalisation en temps réel permet d’adapter les recommandations à chaque instant, en fonction de la situation de l’utilisateur à l’instant T.
En combinant les données de navigation en temps réel à l’IA inductive de NetUp, chaque clic devient une opportunité de personnalisation. Ce processus permet de proposer des recommandations ultra-pertinentes, d’améliorer l’expérience utilisateur et de maximiser les conversions.
L’IA inductive de NetUp représente une véritable révolution dans le domaine de la recommandation personnalisée. Elle offre une alternative performante et éthique aux systèmes traditionnels qui dépendent fortement d’une modélisation déjà obsolète quand définie.
FAQ – Personnalisation en temps réel
Qu’est-ce que la personnalisation en temps réel en e-commerce ?
C’est l’adaptation immédiate des contenus, produits ou recommandations affichés à un utilisateur, en fonction de ses actions, de son contexte et de sa psychologie durant sa visite.
Quelle est la différence entre personnalisation en temps réel et ciblage prédictif ?
La personnalisation en temps réel se base sur des signaux actuels et contextuels, alors que le ciblage prédictif repose sur des données historiques et des modèles statistiques.
Comment l’IA inductive améliore-t-elle la personnalisation en temps réel ?
Elle identifie les situations analogues déjà rencontrées et applique en quelques millisecondes les recommandations qui ont prouvé leur efficacité dans des cas similaires.
Pourquoi la navigation est-elle une source de données clé pour la personnalisation ?
Parce qu’elle reflète en direct l’intention et l’intérêt de l’utilisateur, permettant d’ajuster les recommandations avant qu’il ne quitte le site.
Quels sont les bénéfices de la personnalisation en temps réel pour les e-commerçants ?
Augmentation du taux de conversion, meilleure expérience utilisateur, réduction du taux de rebond et meilleure fidélisation des visiteurs.