De bonnes relations avec les amis et la famille dépendent de la compréhension mutuelle, et il en va de même pour les applications sur Internet de nos jours. Ils nous comprennent très bien maintenant et sont devenus nos compagnons quotidiens. Les applications qui utilisent des systèmes de recommandation de sites Web personnalisés en particulier ont parcouru un long chemin. Les systèmes utilisent des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique pour suggérer des sites Web et des contenus adaptés à l'utilisateur individuel. Ils font désormais partie intégrante de l'Internet moderne, de nombreux sites Web et applications les intégrant pour améliorer l'expérience utilisateur. Les premiers systèmes de recommandation personnalisés sont apparus à la fin des années 1990, avec le lancement de Fonction "Les clients qui ont acheté cet article ont également acheté" d'Amazon. Ce système utilisait des données sur les achats passés et l'historique de navigation pour recommander des produits aux clients. Depuis lors, les systèmes de recommandation personnalisés sont devenus de plus en plus sophistiqués, utilisant un large éventail de sources de données et de techniques d'apprentissage automatique pour faire des recommandations. Filtrage collaboratif Un développement clé dans les systèmes de recommandation personnalisés a été l'utilisation du filtrage collaboratif. Cette approche consiste à analyser les préférences et les comportements d'un groupe d'utilisateurs et à utiliser ces données pour faire des recommandations à des utilisateurs individuels. Par exemple, si un groupe d'utilisateurs ayant des intérêts et des goûts similaires ont tous aimé un site Web particulier, le système de recommandation peut suggérer ce site Web à un nouvel utilisateur qui présente un comportement similaire. Systèmes de recommandation basés sur le contenu Un autre développement important a été l'utilisation de systèmes de recommandation basés sur le contenu. Ces systèmes analysent le contenu d'un site Web ou d'un élément de contenu et utilisent ces informations pour faire des recommandations aux utilisateurs. Par exemple, un système de recommandation basé sur le contenu peut analyser le texte d'un article et utiliser les mots clés pour recommander des articles similaires au lecteur. Ces dernières années, les systèmes de recommandation personnalisés ont également commencé à intégrer davantage de sources de données, telles que l'activité des médias sociaux et les données de localisation. Cela leur a permis de faire des recommandations encore plus personnalisées, car ils peuvent prendre en compte un plus large éventail de facteurs susceptibles d'influencer les préférences d'un utilisateur. Dans l'ensemble, les systèmes de recommandation de sites Web personnalisés ont parcouru un long chemin en peu de temps. Ils sont devenus un outil essentiel pour améliorer l'expérience utilisateur sur Internet, et sont susceptibles de continuer à évoluer et à devenir encore plus sophistiqués à l'avenir. Les oies d'or des systèmes de personnalisation Traditionnellement, les sites Web ont personnalisé leur expérience utilisateur avec des systèmes de recommandation internes nécessitant une expertise de codage coûteuse. Cependant, des solutions SaaS plus abordables sont désormais disponibles sous forme de plugins de sites Web faciles à installer et qui fournissent plus ou moins les mêmes types de recommandations. La est l'une des solutions originales de personnalisation sur site qui est encore utilisée aujourd'hui. Par exemple, un segment très courant est basé sur la règle . Si un panier est abandonné, une règle peut être définie pour proposer une recommandation ou une remise. segmentation basée sur des règles selon laquelle un utilisateur abandonne ou non un panier sont venues ensuite, et encore une fois, c'est toujours aussi fort. Les places de marché comme Amazon suivent le comportement des utilisateurs (ce que les utilisateurs voient ou achètent), puis lorsque l'utilisateur clique sur un produit, le site Web recommande d'autres «articles connexes» et / ou «meilleures ventes dans cette catégorie». Les recommandations comportementales La plupart des sites Web utilisant la personnalisation utilisent encore aujourd'hui ces recommandations de comportement des utilisateurs, y compris Amazon. sont un développement plus récent, le résultat d'Amazon (et d'autres grandes entreprises) affinant leurs algorithmes ces dernières années. Désormais, l'apprentissage automatique peut prédire ce que veulent après seulement quelques visites sur le site. Les recommandations prédictives les visiteurs individuels En prêtant attention à notre historique de navigation personnel en temps réel, les entreprises disposant de systèmes de recommandations basés sur l'IA peuvent faire des recommandations aux acheteurs en temps réel qui sont . Sur le site Web de Nike, la boîte de recommandation « Vous pourriez également aimer » affiche les articles qui deviennent plus personnalisés à mesure que les visiteurs continuent de fréquenter le site. vraiment 1-to-1 Plus le visiteur consulte, ajoute au panier ou achète, plus le moteur de recommandation devient précis pour prédire ce que ce visiteur veut voir. C'est à ce stade qu'un site Web commence à faire plus de ventes croisées, car les produits recommandés résonnent vraiment avec les acheteurs individuels. La prochaine frontière : des outils de vente croisée spécialisés pour des niches spécifiques Explorer un créneau spécifique avec un outil optimisé pour mieux faire le travail est la prochaine étape. Dans l'industrie de la mode, les sites Web et les plateformes de commerce électronique utilisent des systèmes de recommandation personnalisés pour suggérer des produits et des styles à leurs utilisateurs. Ces systèmes peuvent être adaptés à l'industrie de la mode en utilisant des sources de données et des techniques d'apprentissage automatique spécifiques à la mode. Par exemple, un système de recommandation de mode peut utiliser des données sur les achats passés de l'utilisateur et l'historique de navigation pour . Il peut également analyser l'activité de l'utilisateur sur les réseaux sociaux et les données de localisation pour mieux comprendre son style personnel et les types de produits susceptibles de l'intéresser. En plus d'utiliser des techniques de système de recommandation traditionnelles, telles que le filtrage collaboratif et les recommandations basées sur le contenu, un système de recommandation de mode peut également utiliser la reconnaissance d'image Visual AI et le traitement du langage naturel pour analyser les interactions de l'utilisateur avec le site Web et ainsi faire des recommandations plus précises au client. Conclusion Dans l'ensemble, les systèmes de recommandation de sites Web personnalisés ont parcouru un long chemin en peu de temps. Ils sont devenus un outil essentiel pour améliorer l'expérience utilisateur sur Internet, et sont susceptibles de continuer à évoluer et à devenir encore plus sophistiqués à l'avenir. De plus, un système de recommandation spécialisé pour la mode peut être un outil puissant pour améliorer l'expérience utilisateur sur un site Web de mode ou une plateforme de commerce électronique, et peut aider à stimuler les ventes en suggérant des produits et des styles susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Également publié sur Rosetta AI.
