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Point clef N°1 de la recommandation-produit personnalisée : réellement comprendre vos  visiteurs

Posted by Mathias on 09/07/24 08:30

Comprendre précisément et individuellement chaque visiteur de votre site web est devenu un impératif stratégique. À l'ère du big data, se contenter de segments larges basés sur 10 ou 20 critères traditionnels n'est plus suffisant pour répondre aux attentes de consommateurs toujours plus informés et exigeants.

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Deviner hier pour perdre aujourd'hui : pourquoi se contenter du passé quand on peut connaître le présent ?

Posted by Jean-Luc Bernard on 25/06/24 08:30

Sur le terrain du e-commerce, pour répondre efficacement aux attentes évolutives des consommateurs, l'adaptabilité basée sur des insights scientifiquement valides devient un pilier essentiel. Chez Netwave, l'importance accordée aux données pour comprendre et anticiper les besoins des consommateurs est centrale. Traditionnellement, les segments de consommateurs, dérivés de données historiques, ont guidé nos prédictions de comportement. Toutefois, cette approche ne suffit plus pour saisir la volatilité des préférences individuelles à l'ère moderne.

Dépasser les modèles prédictifs traditionnels
Les modèles traditionnels de segmentation de la clientèle, bien que jadis révolutionnaires, présentent aujourd'hui des limites non négligeables qui peuvent compromettre l'efficacité des stratégies de personnalisation. Ces modèles sont typiquement construits sur des données historiques, supposant que les comportements passés sont des indicateurs fiables des actions futures. Cependant, cette hypothèse s'effondre face à la volatilité et à l'individualité croissante des comportements des consommateurs.
Les limitations des données historiques
Les données historiques, par définition, sont statiques. Elles capturent un instantané du comportement du consommateur qui, une fois enregistré, ne change plus, malgré l'évolution des préférences ou des circonstances de l'individu. Les modèles qui dépendent exclusivement de telles données ne peuvent pas s'adapter en temps réel aux changements soudains ou graduels dans les préférences des consommateurs. Par exemple, une personne qui achetait fréquemment des articles de sport pourrait soudainement changer ses habitudes sans que les modèles basés sur les données historiques ne puissent détecter ou comprendre ce changement à temps. Les données historiques sont un instantané obsolète dans un monde en mouvement perpétuel.

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E-commerce: faire de chaque visiteur une priorité

Posted by Mathias on 28/05/24 08:30

Quand l'abondance de choix peut paradoxalement mener à l’hésitation, la personnalisation émerge comme un phare de singularité. Chez Netwave, nous avons embrassé cette évolution, non pas comme une tendance, mais comme un pilier fondamental de l'interaction client. Explorons comment la personnalisation, au cœur de notre technologie d'IA Inductive, transforme chaque utilisateur en une priorité, forgeant des expériences mémorables qui ne se contentent pas de satisfaire, de convertir mais aussi fidélisent.

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Maximiser le ROI de votre système de recommandation produit

Posted by Mathias on 21/05/24 08:30

Les systèmes de recommandation alimentés par l'intelligence artificielle (IA) se sont imposés comme des outils incontournables pour personnaliser l'expérience d'achat et stimuler les ventes sur les sites marchands. Cependant, l'adoption de cette technologie ne garantit pas à elle seule un retour sur investissement (ROI) optimal. Pour véritablement tirer parti de votre système de recommandation IA, une approche stratégique axée sur l'analyse des performances, l'optimisation continue, et l'exploitation judicieuse des données utilisateur est essentielle. Voici comment.

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Taux de conversion: état des lieux et perspectives

Posted by Mathias on 14/05/24 08:30

Pour les e-marchands, gros ou petits, comprendre et optimiser le taux de conversion (CVR) est plus qu'une nécessité, c'est une quête incessante pour rester pertinent et compétitif. 
L'année 2024 marque un tournant décisif dans cette quête, révélant des tendances et des benchmarks qui ne sont pas seulement des chiffres, mais des récits de l'évolution du comportement des consommateurs et de la technologie. 
Chez Netwave, nous sommes au cœur de cette évolution, grâce à notre technologie d'IA Inductive, qui personnalise au cas par cas les interactions avec les visiteurs d'un site web de manière révolutionnaire. 

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L'IA et la gestion de la relation client dans le e-commerce

Posted by Jean-Luc Bernard on 07/05/24 08:30

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion de la relation client (CRM) révolutionne le secteur du e-commerce. Cette synergie entre IA et CRM ouvre de nouvelles avenues pour une compréhension approfondie et un engagement accru des clients. Cet article explore comment l'IA enrichit le CRM dans le e-commerce, en mettant l'accent sur l'amélioration de la compréhension et de l'engagement des clients.

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L'avènement de l'IA Inductive dans la personnalisation en temps réel

Posted by Jean-Luc Bernard on 16/04/24 08:15

 

Quand l'expérience-utilisateur personnalisée devient la condition sine qua non de la compétitivité, les systèmes de recommandation de produits jouent un rôle pivot. Traditionnellement, ces systèmes s'appuient sur des technologies d'intelligence artificielle (IA) qui construisent des modèles statistiques basés sur l'analyse des comportements passés des utilisateurs. Ces approches, bien (trop) ancrées dans l'industrie, adoptent des logiques proportionnelles et intégratives, amalgamant les données utilisateur dans des modèles préconçus pour prédire les préférences futures. Bien que ces méthodes aient prouvé leur efficacité jusqu'à un certain point, elles présentent des limitations significatives, surtout quand il s'agit de personnalisation en temps réel. C'est dans ce contexte que l'IA Inductive de Netwave se distingue, en proposant une approche révolutionnaire basée sur un traitement en temps réel des données, en s'appuyant sur une logique à la fois différenciative et intégrative.

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