Recherche & Données Structurées

Recommandation Personnalisée

Le bon produit, à la bonne personne, au bon moment

Amazon réalise 35 % de son chiffre d'affaires grâce aux recommandations. Netflix retient ses abonnés avec des suggestions personnalisées. Cette capacité n'est plus réservée aux géants technologiques. Le système de recommandation personnalisée de Wikolabs s'adapte à votre catalogue et à votre audience, quel que soit votre taille, pour augmenter le panier moyen, la rétention et l'engagement.

Le problème
Sans notre solution

Les carousels "Produits populaires" ou "Vous pourriez aimer" basés sur des règles manuelles sont génériques et peu efficaces. Ils affichent les mêmes produits à tout le monde, ignorent le contexte et manquent les moments où un utilisateur est prêt à acheter. Résultat : taux de clic bas, panier moyen stagnant, opportunités cross-sell ratées.

Notre réponse
Avec notre agent IA

Le système combine plusieurs approches : collaborative filtering (ce qu'ont acheté les utilisateurs similaires), content-based filtering (produits similaires au profil de l'utilisateur) et matching contextuel (heure, device, localisation, historique récent). Les recommandations sont calculées en temps réel et personnalisées pour chaque session.

Déployé en 4 étapes

01
Collecte des données comportementales

Intégration du tracking : vues produits, ajouts panier, achats, temps passé, recherches. Historique des interactions.

02
Entraînement des modèles

Collaborative filtering (matrix factorization), content-based et modèles hybrides entraînés sur vos données.

03
API de recommandation temps réel

API REST haute disponibilité (<50ms) pour intégration dans votre frontend : pages produit, panier, emails, push.

04
A/B testing & optimisation

Tests continus des stratégies de recommandation. Optimisation du CTR, du taux de conversion et du panier moyen.

Des résultats mesurables

01
Panier moyen +30 %

Les recommandations contextuelles et personnalisées augmentent la valeur de chaque commande en surfaçant les compléments pertinents.

02
Rétention +20 %

Les utilisateurs qui trouvent du contenu ou des produits pertinents reviennent. La personnalisation crée une expérience mémorable.

03
Zéro maintenance manuelle

Le modèle s'améliore automatiquement au fil des interactions. Plus vous avez de données, plus les recommandations sont précises.

Questions fréquentes

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