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#OpenPersonalization  — Comment et pourquoi développer ses propres algorithmes de personnalisation

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EVENT | Le 21 février dernier, Early Birds était chez Google à Paris pour parler ‘Open Personalization’ et expliquer, via sa collaboration avec le groupe Fnac-Darty, comment et pourquoi déployer ses propres algorithmes de personnalisation.

Depuis peu, les e-commerçants ont la volonté de proposer une personnalisation de l’expérience client pertinente totalement adaptée à leur offre et leurs comportements client.

Ces grands acteurs se structurent et mettent en place des équipes dédiées pour répondre à ce besoin et développer leurs propres algorithmes de personnalisation. A l’image de Fnac-Darty, qui travaillait déjà depuis 2 ans avec Early Birds et qui, en 2018, a amorcé l’internalisation de leur système de recommandations produit avec la création d’une équipe data pour développer leurs propres algorithmes de personnalisation.

POURQUOI CRÉER SES PROPRES ALGORITHMES DE PERSONNALISATION ?

Les entreprises de e-commerce comme Fnac-Darty connaissent bien leurs clients et leur offre. Les algorithmes qu’ils développent sont proches de leur données et donc totalement adaptés aux spécificités de leur activité.

Plus largement, cela permet d’améliorer l’expérience utilisateur, mais également de se différencier pour attirer de nouveaux clients, les fidéliser et donc générer du chiffre d’affaires additionnel.

“L’intérêt de la collaboration est de nous concentrer à 100% sur l’essentiel : le développement d’algorithmes et de machine learning. Et de gagner du temps : nous étions en production au bout de quelques mois”, explique François Ozanne, Directeur web et UX du groupe Fnac-Darty.

COMMENT DÉFINIR LA MEILLEURE PERSONNALISATION ?

Une personnalisation précise et efficace repose sur quatre aspects principaux :

  • De la donnée pertinente et enrichie
  • Des algorithmes performants
  • Un merchandising intelligent
  • Un feedback poussé

1. Collecter des données de qualité, multi-sources

“Une bonne data est un élément capital pour une personnalisation performante : il faut de la data propre qui fait sens”, illustre Nicolas Mathon, co-founder d’Early Birds.

Fnac-Darty met à disposition d’Early Birds son flux produit et ses données utilisateurs comme l’historique des ventes en ligne ou les comportements utilisateurs. Early Birds collecte également des données complémentaires en temps réel : les interactions, les préférences utilisateurs ou l’historique des ventes en ligne.

La donnée est ensuite unifiée, nettoyée et organisée dans la plateforme Early Birds puis mise à disposition des data scientists de Fnac-Darty.

Early Birds et Fnac-Darty utilisent tous les deux Google Cloud Platform, ce qui permet de partager facilement la data.

2. Développer et orchestrer les modèles IA

Fnac-Darty construit des modèles de machine learning partagés sous formes de graphs de similarité et de complémentarité quotidiens. “Le rôle d’un modèle IA est de déterminer des corrélations entre des produits et des users ou bien des produits et des produits”, explique Nicolas Mathon.

Early Birds utilise les modèles de la Fnac pour les servir en temps réel. La plateforme applique des re-scorings temps-réel en fonction des dernières activités de l’utilisateur et des paramètres envoyés par Fnac-Darty. “Notre plateforme s’adapte pour se scaler au modèle du client”, précise Nicolas Mathon.

Early Birds permet aux équipes data de Fnac-Darty de capitaliser sur leurs modèles d’IA. Ils peuvent intégrer les algorithmes, configurer les paramètres et les tester puis les déployer en temps réel depuis la plateforme, immédiatement disponibles pour les équipes métier.

3. Appliquer des règles de merchandising

Les équipes métier de Fnac-Darty prennent ensuite le relai dans la plateforme. Elles sélectionnent les stratégies de personnalisation les plus pertinentes pour chaque zone et ajoutent des règles de merchandising pour contraindre l’algorithme et créer une expérience client hyper-personnalisée, sur l’ensemble du parcours client : fiche produit, panier flottant, home pages et landing pages, panier récap.

4. Récupérer un feedback et analyser

Le feedback, c’est analyse de la réaction de chaque internaute à la recommandation personnalisée qui lui a été faite. Il représente un élément clé de la personnalisation.

D’abord pour les équipes de Fnac-Darty, afin de comprendre ce qui s’est passé et pourquoi. Est-ce que l’utilisateur a cliqué ? A-t-il acheté ? Quel algorithme était utilisé ? Y avait-il du merchandising ? Etait-ce dans le cadre d’un A/B test ?

Ensuite pour les algorithmes de personnalisation. Certains algorithmes ont besoin de feedback pour apprendre ou pour être calibrés : produits recommandés, clics sur recommandations… Les mécanismes d’attribution avancés d’Early Birds permettent à Fnac-Darty d’alimenter ses algorithmes avec les bonnes données en temps réel.

EST-CE QUE CA MARCHE ?

“Il faut aller chercher de la valeur incrémentale, l’important c’est d’avoir une amélioration par rapport à la situation d’avant”, explique Nicolas Mathon.

Dans le cas de Fnac-Darty, les algorithmes sont actuellement en phase de test par rapport aux anciens. Néanmoins, Fnac-Darty a pu constater +15% de clics et une augmentation de 20% des ajouts panier.

LE PETIT MOT DE LA FIN

“Ce que permet la plateforme Early Birds, c’est à l’équipe data de Fnac-Darty d’aller configurer ses algorithmes, aux équipes métier d’ajouter du merchandising pour construire les stratégies de personnalisation sur chaque emplacement et aux équipes business de définir du trade marketing. Une seule et même plateforme ouverte, moderne et scalable pour gérer toute la personnalisation”, conclut Nicolas Mathon.

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