Il y a des mots dont on ignore tout et qui, pourtant, revêtent une importance cruciale dans notre vie quotidienne. Ainsi en est-il du nexialisme pour les e-marchands.
Le nexialisme est une discipline qui étudie les interconnexions entre différents domaines de connaissance, les êtres humains, les objets et les concepts. Ce concept, initialement popularisé par l'écrivain de science-fiction AE van Vogt dans son roman "La Faune de l'espace", vise à intégrer et relier de manière ordonnée les savoirs issus de différentes disciplines. pour créer une vue d'ensemble cohérente et unifiée.
Selon Robert Escarpit, le nexialisme représente une transgression organisée et scientifique des frontières entre les disciplines, facilitant une compréhension globale et accélérant l'absorption et l'utilisation des connaissances acquises. Escarpit a suggéré que le nexialisme, en tant que "science de relation", pourrait bien être à l'origine des sciences de l'information qui transcende les limites traditionnelles des disciplines pour mieux comprendre et gérer la complexité croissante. de notre monde.
En pratique, le nexialisme permet de faire des liens entre des concepts et des informations qui, autrement, resteraient isolés. Cela offre des avantages considérables dans des domaines comme le e-commerce, où la gestion des connexions entre les utilisateurs, les produits et les données est essentielle pour offrir des recommandations personnalisées et pertinentes, et pour améliorer l'expérience utilisateur globale.
Il ne s'agit pas simplement de reconnaître ces connexions, mais de comprendre comment elles se forment, évoluent et influencent les comportements et les interactions. Au cœur de cette science, on trouve la capacité essentielle d'interagir, une compétence fondamentale dans le monde du e-commerce.
Comprendre et gérer l'évolution des interconnexions
Dans un système complexe, la connexion entre les composants devient de plus en plus cruciale. Par exemple, dans un petit réseau social de trois personnes, on peut identifier six connexions possibles. Ce chiffre monte à 90 connexions pour un groupe de dix personnes, et explose à 99 milliards pour un réseau de 100 000 personnes, uniquement en soulignant les connexités d'ordre 2. Cette progression exponentielle met en lumière l'importance de la gestion des connexités dans les grands ensembles digitaux.
La connexité n'est pas statique ; elle est dynamique et évolutive. Elle se renforce grâce à l'attention et à l'interaction humaine, mais peut également se diluer avec l'oubli et la banalisation. Le nexialisme d'un groupe d'individus peut ainsi être mesuré par leur capacité à collaborer efficacement sur un projet commun. L'enthousiasme suscité par la nouveauté peut renforcer ces connexions, tandis que la routine et la lassitude peuvent les éroder
Du point de vue de la psychologie cognitive, cette dynamique peut être expliquée par plusieurs mécanismes. L'attention sélective, par exemple, joue un rôle crucial dans la formation et le renforcement des connexions. Lorsque les individus se concentrent sur des éléments spécifiques de leur environnement, ils sont plus susceptibles de former des liens forts avec ces éléments. De plus, la mémoire associative permet de créer et de maintenir des connexions entre des concepts ou des expériences qui sont souvent activées ensemble. Ainsi, l'attention et la mémoire sont des piliers du nexialisme.
Recommandation personnalisée: les limites des systèmes prédictifs statistiques
Dans le domaine du commerce en ligne, les systèmes de recommandation visent à renforcer les connectivités entre les internautes et les produits. En présentant des produits de manière engageante et pertinente, ces systèmes cherchent à transformer une simple intention d'achat en une transaction réelle. Cependant, cette approche se heurte à deux défis majeurs : la diversité des composants de la connexité et le volume énorme des liens de connexité à gérer. Cela nécessite l'utilisation d'algorithmes puissants capables de traiter ces informations en temps réel.
Les systèmes traditionnels de marketing prédictif, qui reposent sur la collecte et l'analyse exhaustive des données, sont souvent dépassés par cette complexité. Leurs algorithmes déductifs, bien qu'efficaces pour certains types de prédictions, peinent à gérer la volumétrie croissante des liens de connexité. Cela les empêche de tirer pleinement parti des apports du nexialisme, notamment en ce qui concerne la compréhension des attentes du consommateur. Les systèmes prédictifs traditionnels s'effondrent sous le poids de la complexité, incapables de saisir l'essence des connexités.
Pour surmonter ces obstacles, il est essentiel de développer des approches algorithmiques innovantes.
Les algorithmes basés sur l'apprentissage profond offrent des solutions. Ils peuvent analyser des volumes massifs de données et identifier des modèles complexes de connexité qui seraient autrement invisibles aux méthodes traditionnelles. De plus, ils peuvent s'adapter et évoluer en temps réel, en fonction des interactions des utilisateurs. Mais ils heurtent aux obstacles majeurs des méthodes statistiques qui ne personnalisent pas mais émettent une probabilité sur un ensemble toujours massif (pour que la probabilité revête une valeur probante) d’individus. De surcroît les temps de computation très élevés qu’ils demandent les disqualifient pour un usage temps réel sur un site marchand. Le deep learning promet, mais ses délais de calcul et ses probabilités de masse échouent en temps réel.
Étant par essence intégratifs, les systèmes de machine et de deep learning ont pour fonction de réduire la complexité par la recherche de patterns (modèle spécifique représentant d'une façon schématique la structure d'un comportement individuel ou collectif) et non d’en rendre compte.
Pour surmonter ces obstacles, il est essentiel de développer des approches algorithmiques innovantes.
Révolutionner les recommandations E-commerce par la maîtrise de la complexité des connexions
La psychologie cognitive offre des insights précieux pour optimiser ces algorithmes. Par exemple, comprendre comment les utilisateurs forment et maintiennent des connexions mentales avec les produits peut aider à concevoir des systèmes de recommandation plus efficaces.
De ce point de vue, la technologie d'IA inductive développée par Netwave est parfaitement adaptée pour gérer les défis posés par le nexialisme. Contrairement aux systèmes traditionnels qui reposent sur des algorithmes déductifs, notre IA inductive est conçue pour analyser et comprendre la complexité croissante des interconnexions au sein de vastes réseaux. Grâce à sa capacité à traiter d'énormes volumes de données en temps réel, notre technologie peut identifier et renforcer les connexions essentielles entre les utilisateurs, les produits et les informations. Elle utilise des mécanismes avancés d'apprentissage inductif pour anticiper et répondre aux attentes des consommateurs, créant ainsi des expériences réellement personnalisées et engageantes. En intégrant les principes du nexialisme, l'IA inductive de Netwave permet non seulement de maximiser l'efficacité des recommandations, mais aussi d'améliorer la cohésion et la collaboration au sein de tout système complexe. Avec Netwave, l'IA inductive transforme la complexité en opportunité, optimisant chaque interaction.
Etant tout à la fois intégratifs et différenciatifs, les algorithmes d'IA inductive embrassent la complexité et sont capables de l'utiliser en dépassant les limites des technologies probabilistes. Chaque visite est traité comme unique, sur 232 trackers, et non réduite à son PPDC avec d'autres visites sur 15, 20 ou 25 caractéristiques.
Optimiser les connexions en E-commerce : la clé de la conversion et de la fidélisation
Dans le domaine du e-commerce, gérer efficacement le nexialisme est crucial pour plusieurs raisons. Tout d'abord, en comprenant et en renforçant les interconnexions entre les clients, les produits et les informations, les plateformes de commerce électronique peuvent offrir des recommandations plus précises et personnalisées. Cela augmente la probabilité de conversion, transformant ainsi les visites en achats réels. De plus, en analysant les connexités entre les comportements des utilisateurs et leurs préférences, les entreprises peuvent anticiper les besoins des clients, améliorant ainsi leur satisfaction et leur fidélité. Enfin, une gestion efficace des connexions permet d'optimiser l'expérience utilisateur, en rendant la navigation plus intuitive et en présentant des produits de manière réellement reliée à leurs attentes et besoins.
L'un des plus grands défis dans ce contexte est la gestion de l'énorme volumétrie de données générées par les interactions sur un site marchand. Chaque visite, clic, recherche et achat crée des données qui doivent être traitées en temps réel pour fournir des recommandations pertinentes. C'est ici que la technologie d'IA inductive de Netwave se distingue. Capable de traiter des volumes massifs de données avec une grande rapidité et précision, notre IA inductive utilise des mécanismes avancés d'apprentissage profond pour analyser et comprendre la complexité des connexions entre les divers éléments du site. En maîtrisant cette volumétrie et en exploitant les principes du nexialisme, Netwave permet aux entreprises de e-commerce de maximiser l'efficacité de leurs stratégies et d'offrir une expérience client optimisée et hautement personnelle.
En conclusion, le nexialisme représente une approche holistique et dynamique pour comprendre et gérer les interconnexions dans les systèmes complexes. Elle est à la base de notre technologie. En intégrant les avancées de la psychologie cognitive et des technologies de l'intelligence artificielle, nous pouvons exploiter pleinement le potentiel des connexités sur un site marchand pour créer des expériences utilisateur plus riches et plus engageantes. Cela permet non seulement de mieux répondre aux attentes des consommateurs, mais aussi de développer des stratégies de marketing et de gestion de l'information plus efficaces et adaptatives dans un monde en perpétuelle évolution.
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