Systèmes de recommandation sur mesure

Réalisez des gains commerciaux sans précédent en implémentant nos systèmes de recommandation

Que sont les systèmes de recommandation ?

Les systèmes de recommandation permettent aux entreprises de proposer des offres et une expérience personnalisées à leurs clients. Des recommandations de qualité augmentent l'engagement des clients et ont un impact sur la valeur à vie du client.

DataSqueeze conçoit des solutions ajustées et sur mesure selon les KPI (indicateurs clés de performance) de chaque entreprise.

Pourquoi personnaliser

L'engagement client devient de plus en plus difficile tant pour les entreprises en ligne que pour les entreprises physiques. Grâce à leurs réseaux sociaux et à leurs appareils, les consommateurs de l'ère numérique contrôlent de plus en plus le processus d'achat et dictent ce qu'ils veulent et où et quand ils le veulent.

Nous développons des solutions qui peuvent aider votre entreprise

Recommandations de contenu

Augmenter l'engagement et réduire le taux de rebond grâce à des recommandations de contenu personnalisées. Cette capacité avancée sélectionne automatiquement le contenu adapté à chaque visiteur. Les recommandations sont basées sur le comportement en temps réel, les profils des visiteurs et des parcours similaires.

25 % plus rapide
Les utilisateurs peuvent trouver le contenu souhaité

Recommandations de produits

Augmenter le revenu en ligne et la valeur moyenne des commandes grâce à des recommandations de produits personnalisées. Cette capacité avancée recommande des produits en se basant sur le comportement en temps réel, l'historique des commandes et des parcours similaires. Ajoutez-la aux pages produit et de paiement pour augmenter les ventes additionnelles et les ventes croisées.

Jusqu’à 5 fois plus rapide
Les utilisateurs peuvent trouver les produits souhaités

Besoin d'aide pour créer une expérience utilisateur personnalisée ?

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Avantages des systèmes de recommandation sur mesure

Recommandations en temps réel
Multiples stratégies de personnalisation basées sur vos objectifs d'entreprise
Personnalisé pour votre projet

Comment nous construisons des systèmes de recommandation

Définition du problème
Extraction des données
Analyse exploratoire des données
Modélisation des données
Test A/B
Expérience client optimisée

Pourquoi travailler avec nous

Nous facilitons la création de systèmes de recommandation exceptionnels.

Modèles à la pointe de la technologie
Nous cherchons constamment de nouvelles façons d’améliorer nos prédictions et d’obtenir les meilleurs résultats possibles.
Solutions personnalisables
Nous ne nous contentons pas de la moyenne. Nos solutions sont conçues pour répondre aux besoins spécifiques des clients et à la nature de leurs données.
Résultats évolutifs
Nous planifions l’avenir. Nos systèmes de recommandation et solutions évolueront avec votre entreprise, augmentant constamment vos capacités.
Équipe hautement professionnelle
Nous sommes déterminés à viser l’excellence dans tout ce que nous faisons pour nos clients.

Moteur de recommandation de films pour une application de télévision connectée

Le Client opère sur le marché du divertissement domestique numérique via la Smart TV. C'est un service premium de vidéo à la demande, qui permet aux utilisateurs de regarder des films récemment sortis en qualité optimale ou de choisir parmi une bibliothèque de plus de 7000 titres.

Leur application Smart TV compte 1,5 million d'utilisateurs actifs mensuels. En conséquence, des recommandations personnalisées fraîches sont délivrées à chaque client et les utilisateurs trouvent les films désirés plus rapidement.

Lire l'étude de cas

Développement d'un module d'analyse prédictive pour une plateforme e-commerce

Le client est un fournisseur d'e-commerce qui collabore avec plus de 50 marques. Ce client était intéressé par une solution pour générer des recommandations croisées entre les marques et des recommandations monomarques. L'objectif commercial était d'utiliser l'apprentissage automatique (ML) pour augmenter les ventes, moderniser l'expérience client, attirer de nouveaux clients et fidéliser les utilisateurs loyaux de la plateforme en ligne. Finalement, le client a acquis un système e-commerce de premier ordre dirigé par le ML.

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