Recommandation Personnalisée

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

Catégorie: Recherche et données structurées
Modèle: ouvert, installé chez vous
Données: ne sortent pas
Abonnement: 0 € par mois

01Vue d'ensemble

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

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

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.

02Comment ça marche

En place en quatre 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.

03Ce que vous gagnez

Des résultats que l'on mesure.

Panier moyen +30 %

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

Rétention +20 %

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

Zéro maintenance manuelle

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

04Questions fréquentes

Ce que l'on nous demande avant de signer.

Quelle quantité de données est nécessaire pour démarrer ?

Un minimum de 10 000 interactions (vues, achats, clics) permet de produire des recommandations utiles. Les modèles s'améliorent avec plus de données.

Le système gère-t-il le cold start (nouveaux utilisateurs) ?

Oui. Pour les nouveaux utilisateurs, des recommandations basées sur la popularité et le contexte de session sont utilisées jusqu'à l'accumulation de données.

Peut-on intégrer des règles métier (exclure certains produits) ?

Oui. Des règles de filtrage métier peuvent être appliquées : exclusion de produits en rupture, promotion de certaines catégories, etc.

Le système est-il compatible avec les règles RGPD ?

Oui. Aucune donnée personnelle identifiable n'est requise. Le système fonctionne sur des identifiants anonymes de session ou de cookie.

Parlons de votre cas en trente minutes.

Un échange pour comprendre votre contexte, vos volumes et vos outils. Vous repartez avec un périmètre et un ordre de grandeur, sans engagement.

+261 38 66 261 00 team@wikolabs.com