Comment Amazon génère 35% de ses ventes avec son système de recommendation

Les systèmes de recommandation sont devenus un outil essentiel pour améliorer l'expérience client et accroître les ventes dans le monde numérique. Le succès de ces systèmes est indéniable : Amazon, par exemple, génère 35% de ses ventes grâce à son système de recommandation. Dans cet article, nous vous présentons comment fonctionnent les systèmes de recommandation et les trois principaux types :

- analyse du panier d'achat (market basket),

- filtrage basé sur le contenu et

- filtrage collaboratif.

Analyse du panier d'achat (Market basket)

L'analyse du panier d'achat est une technique de recommandation qui utilise les données sur les achats passés des clients pour identifier les associations entre les produits. L'idée est de découvrir quels produits sont souvent achetés ensemble, puis de recommander ces articles aux clients lorsqu'ils ajoutent un produit associé dans leur panier.

Par exemple, si un grand nombre de clients achète du pain et du beurre ensemble, le système de recommandation suggérera du beurre à un client qui vient d'ajouter du pain à son panier.

Filtrage basé sur le contenu (Content-based filtering)

Le filtrage basé sur le contenu est une approche de recommandation qui utilise les caractéristiques des produits pour proposer des articles similaires aux clients. Les systèmes de filtrage basé sur le contenu analysent les préférences des clients pour les attributs des produits, comme la catégorie, la marque ou les fonctionnalités, puis recommandent des articles qui partagent ces attributs.

Par exemple, si un client achète souvent des livres de science-fiction, le système de recommandation suggérera d'autres livres de science-fiction avec des thèmes et des auteurs similaires.

Filtrage collaboratif (Collaborative filtering)

Le filtrage collaboratif est une méthode de recommandation basée sur les comportements d'achat ou les évaluations des clients. Il existe deux types principaux de filtrage collaboratif : basé sur les utilisateurs (user-based) et basé sur les articles (item-based).

Le filtrage collaboratif basé sur les utilisateurs trouve des clients ayant des comportements d'achat similaires et recommande des produits que ces clients similaires ont achetés ou appréciés. Par exemple, si un client A a acheté les mêmes articles que le client B, et que le client B a également acheté un article X, alors le système recommandera l'article X au client A.

Le filtrage collaboratif basé sur les articles, quant à lui, se concentre sur les relations entre les produits. Si les clients qui ont acheté l'article X ont également acheté l'article Y, alors les clients qui achètent l'article X recevront une recommandation pour l'article Y.

Conclusion

En conclusion, les systèmes de recommandation sont un outil puissant pour améliorer l'expérience client et augmenter les ventes en ligne. En comprenant les différents types de systèmes de recommandation et leur fonctionnement, les entreprises peuvent optimiser leur approche et offrir des recommandations pertinentes et personnalisées à leurs clients.