La personnalisation est devenue un levier incontournable pour capter l'attention des visiteurs, les engager et les convertir en clients fidèles. Mais trop souvent, déployer une solution de personnalisation ressemble à un parcours du combattant : intégrations complexes, paramètres infinis ou encore la nécessité de faire appel à des compétences techniques à chaque “fine tuning”.

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La personnalisation des expériences en ligne est un levier clé pour augmenter l'engagement des utilisateurs et les conversions. Cependant, certaines erreurs courantes peuvent nuire à son efficacité. Parmi elles, la duplication des recommandations est un problème fréquent qui peut nuire à l'expérience utilisateur.

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Les comportements de vos visiteurs peuvent être imprévisibles. Un client intéressé par un produit peut parfois changer d'avis, naviguer vers une autre catégorie ou décider de comparer différentes options.

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Avec l'évolution des technologies et la montée en puissance des capacités de calcul, les années 2010 ont vu l'essor des algorithmes de machine learning - qui existent depuis la fin des années 50 - appliqués aux systèmes de recommandation. Ces algorithmes utilisent des données massives pour identifier des patterns complexes dans les comportements d'achat et les préférences des utilisateurs. Les avancées dans le domaine du machine learning ont permis de passer d'approches basiques et rigides à des systèmes capables de fournir des recommandations plus personnalisées et dynamiques.

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Pour bien débuter cette nouvelle année, nous avons le plaisir de vous annoncer une nouvelle série d'améliorations et de fonctionnalités pour rendre votre expérience sur notre plateforme encore plus intuitive, puissante et agréable.

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Quand les consommateurs recherchent des expériences uniques, les vieilles méthodes de “personnalisation” basées sur des statistiques générales ne suffisent plus. Se contenter de suggestions "par défaut" ou de règles génériques, c'est passer à côté de ce que vos clients attendent vraiment : une personnalisation qui leur parle, à eux, et à eux seuls.

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À la fin des années 1990 et au début des années 2000, les systèmes de filtrage collaboratif ont commencé à émerger, inaugurant une nouvelle ère dans le domaine des recommandations personnalisées. Ces systèmes exploitaient les comportements des utilisateurs pour formuler des recommandations, s'appuyant sur l'idée que des utilisateurs ayant montré des préférences similaires par le passé seraient susceptibles de partager des goûts futurs. Cette méthode représentait une avancée significative par rapport aux systèmes basés sur des règles statiques, car elle permettait de capturer des préférences implicites et d'offrir des suggestions plus pertinentes et dynamiques.

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Les premiers systèmes de recommandation produits apparus dans les années 1990 étaient basés sur des règles prédéfinies. Ces systèmes utilisaient des ensembles de règles simples pour suggérer des produits aux utilisateurs. L'idée était de créer une expérience d'achat plus engageante et personnalisée, même si cette personnalisation était assez rudimentaire comparée aux standards actuels.

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Offrir des recommandations pertinentes à vos visiteurs est devenu essentiel pour maximiser les ventes et fidéliser vos clients. Mais derrière cette nécessité se cache souvent une réalité frustrante : des systèmes de personnalisation lourds à configurer, chronophages, et difficiles à gérer.

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