Selon une étude, 76 % des consommateurs sont frustrés par les entreprises qui n’offrent pas d’expériences personnalisées, tandis que 71 % s’attendent à une personnalisation. Cela met en évidence le changement dans les habitudes d’achat des consommateurs et l’urgence pour les entreprises de s’adapter. Les moteurs de recommandation sont un moyen de personnaliser l’expérience des clients.
Qu’est-ce qu’un moteur de recommandation ?
Les moteurs de recommandation utilisent l’analyse prédictive pour aider les entreprises à anticiper les désirs et les exigences de leurs clients. En analysant les données historiques et comportementales uniques d’une entreprise, ces moteurs utilisent l’apprentissage automatique et la modélisation statistique pour produire des algorithmes avancés. Ces algorithmes reposent sur une combinaison de facteurs tels que : le comportement et l’historique passés du client, le classement des produits par les consommateurs, ainsi que les comportements et l’historique de groupes similaires.
Quelles sont les différentes techniques des moteurs de recommandation ?
Filtrage collaboratif
La technique de filtrage collaboratif recueille et évalue les données sur le comportement des utilisateurs, les activités en ligne et les préférences pour anticiper leurs préférences en fonction de leur similitude avec les autres utilisateurs. Il utilise une formule de type matrice pour représenter graphiquement et calculer ces similitudes. L’avantage de l’utiliser est qu’il ne nécessite pas une compréhension ou une analyse de l’objet (par exemple, des produits, des films, des livres) pour recommander avec précision des articles compliqués. Il sélectionne les suggestions en fonction de ce qu’il sait de l’utilisateur, sans s’appuyer sur le contenu analysable de la machine. Par exemple, si l’utilisateur X aime lire les livres A, B et C tandis que l’utilisateur Y préfère les livres A, B et D, ils ont des intérêts comparables. Par conséquent, il est probable que l’utilisateur X choisirait le livre D et que l’utilisateur Y aimerait lire le livre C. C’est ainsi que fonctionne le filtrage collaboratif.
Filtrage basé sur le contenu
Le filtrage basé sur le contenu est basé sur l’idée de décrire un produit et de créer un profil d’utilisateur de choix préférés. Il suppose que si un utilisateur aime un article particulier, il aimera également d’autres articles avec des mots-clés similaires (tels que le genre, le type de produit, la couleur et la longueur). Un algorithme est utilisé pour évaluer la similarité des éléments en fonction du cosinus et des distances euclidiennes. L’avantage de l’utiliser est qu’il ne nécessite pas de données supplémentaires sur les autres utilisateurs, car les recommandations sont personnalisées pour chaque utilisateur. De plus, il peut identifier et recommander des objets de niche qui font appel à des intérêts spécifiques. Par exemple, si un utilisateur X aime les films d’action comme Spider-man, cette technique recommanderait d’autres films d’action ou des films mettant en vedette Tom Holland.
Modèle hybride
Les systèmes de recommandation hybrides utilisent à la fois des données collaboratives et basées sur le contenu pour fournir aux utilisateurs une gamme plus large d’éléments recommandés. Cette technique consiste à attribuer des balises de traitement du langage naturel à chaque élément et à utiliser des équations vectorielles pour calculer la similarité. La matrice de filtrage collaboratif propose ensuite des éléments aux utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs intentions. L’avantage de ceci est qu’il est considéré comme plus précis que les méthodes précédentes mentionnées. À titre d’exemple, Netflix utilise un moteur de recommandation hybride qui analyse les intérêts des utilisateurs (collaboratif) et recommande des émissions/films qui partagent des attributs similaires avec un contenu hautement coté (basé sur le contenu).
Comment sont développés les moteurs de recommandation ?
La base d’un moteur de recommandation est constituée de données, qui sont analysées par des algorithmes pour identifier des modèles. La qualité et la quantité de données jouent un rôle crucial dans la capacité du moteur à fournir des recommandations précises et efficaces qui peuvent augmenter les revenus. En règle générale, un moteur de recommandation fonctionne en utilisant à la fois des données et des algorithmes d’apprentissage automatique en quatre phases. Examinons de plus près ces phases.
Étape 1. Collecte de données
Pour construire un moteur de recommandation, la phase initiale et essentielle est de collecter les données pertinentes pour chaque utilisateur. Il existe deux types de données : explicites et implicites. Les données explicites contiennent des informations collectées à partir des entrées des utilisateurs telles que les notes, les critiques, les goûts, les aversions ou les commentaires sur les produits, tandis que les données implicites contiennent des informations collectées à partir des activités des utilisateurs telles que l’historique de recherche sur le Web, les clics, les actions de panier, le journal de recherche et l’historique des commandes. Au fil du temps, le profil de données de chaque utilisateur deviendra plus distinctif. Cependant, il ne faut pas oublier de collecter des données d’attribut client telles que des données démographiques (âge, sexe), des données psychographiques (intérêts, valeurs) pour identifier des clients similaires et des données de caractéristiques (genre, type d’objet) pour déterminer la ressemblance de produits similaires.
Step 2: Stockage de données
Après la collecte des données, l’étape suivante consiste à assurer un stockage efficace des données. Avec la quantité croissante de données collectées, il est important de disposer d’options de stockage évolutives. Différentes options de stockage sont disponibles, telles que NoSQL, les bases de données SQL standard, MongoDB et AWS, selon le type de données collectées. Lors du choix de l’option de stockage idéale, certains facteurs doivent être pris en compte, tels que la facilité de l’implémentation, la capacité de stockage, les capacités d’intégration et la portabilité.
Étape 3 : Analysez les données
Une fois les données collectées, elles doivent être analysées pour fournir des recommandations précises. Il existe différentes méthodes pour analyser les données, y compris l’analyse en temps réel, l’analyse par lots et l’analyse en temps quasi réel. L’analyse en temps réel est une méthode utilisée dans les moteurs de recommandation où les événements sont évalués et analysés au fur et à mesure pour fournir des recommandations instantanées. D’autre part, l’analyse par lots implique un traitement et une analyse périodiques des données, et est souvent utilisée lors de l’envoi d’e-mails de recommandation. Enfin, l’analyse en temps quasi réel se situe entre les deux, où les données sont analysées et traitées en quelques minutes plutôt qu’en quelques secondes, et sont souvent utilisées pour fournir des recommandations pendant que l’utilisateur est toujours sur le site Web.
Pour aller plus loin, il convient de noter que certaines des bibliothèques les plus populaires et les plus utilisées pour les moteurs de recommandation sont python, Java et R. Lorsque nous mentionnons python, nous entendons spécifiquement Scikit-learn, Surprise, TensorFlow Recommenders, LightFM , PyTorch. Pour sa part, Java inclut Mahout, Lenskit et Apache Spark. Quant à R, il comprend RecommenderLab, Tidyr et Recosystem.
En ce qui concerne les tendances, il est important de mentionner l’apprentissage en profondeur. Les systèmes de recommandation basés sur l’apprentissage profond utilisant des réseaux neuronaux deviennent de plus en plus populaires. TensorFlow Recommenders et PyTorch sont deux bibliothèques populaires pour la construction de tels systèmes. De plus, il existe un intérêt croissant pour l’utilisation d’algorithmes et de techniques basés sur des graphes pour créer des systèmes de recommandation, et des bibliothèques telles que GraphSAGE et Deep Graph Library (DGL) gagnent en popularité.
Étape 4 : Filtrage des données
Après avoir analysé les données, la dernière étape consiste à filtrer les données avec précision pour fournir des recommandations utiles. Diverses matrices, principes mathématiques et formules sont appliqués aux données pour fournir des suggestions appropriées. Il est essentiel de sélectionner l’algorithme approprié, et le résultat de ce processus de filtrage est les recommandations.
Pour conclure, avec la croissance rapide des données sur Internet, il n’est pas surprenant que Netflix puisse prédire quel film vous voudrez regarder ensuite ou quel produit vous aimerez peut-être sur Amazon. Pour cette même raison, il est devenu de plus en plus important pour les entreprises d’utiliser l’IA pour rechercher et cartographier les données pertinentes pour les utilisateurs. Ce faisant, ils peuvent améliorer l’expérience du consommateur et stimuler la tendance à la numérisation, tout en suivant la concurrence croissante entre plusieurs entreprises.
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