Dans le e-commerce, les objectifs principaux des recommandations personnalisées sont de stimuler les conversions et d'augmenter les ventes. Pour évaluer l'efficacité de ces recommandations basées sur l'IA, il est crucial de mettre en place des méthodologies rigoureuses de mesure et d'analyse.
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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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Dans le monde du commerce électronique, la performance opérationnelle est essentielle pour assurer la satisfaction des clients et… devinez… la rentabilité de l'entreprise.Mesurer cette performance est doncrucial. Plusieurs indicateurs clés de performance (KPIs) sont utilisés. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur six KPIs spécifiques : le délai d'expédition moyen, le délai de livraison moyen, le pourcentage de commandes correctes, le pourcentage de commandes endommagées, le taux de commandes annulées et le coût par commande.
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