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Moyen terme (3-6 mois)
D'accord, voici le problème avec les recommandations de produits basées sur l'IA : tout le monde s'y prend mal. Je travaillais avec ce client Shopify qui avait plus de 3 000 produits, et son taux de conversion s'effritait. Non pas parce que leurs produits étaient mauvais, mais parce que trouver le bon produit ressemblait à chercher une aiguille dans une meule de foin numérique.
Le client est venu me dire qu'il voulait des "recommandations alimentées par l'IA comme Amazon." Ça vous dit quelque chose ? Oui, c'est ce que tout le monde dit. Le problème, c'est que la plupart des entreprises traitent les recommandations IA comme de la poussière de fée magique - il suffit de saupoudrer un algorithme sur votre site et de regarder les conversions décoller.
Mais voici ce que j'ai appris après avoir construit de véritables systèmes de recommandations : l'algorithme n'est pas la partie difficile. La partie difficile est d'avoir suffisamment de données de qualité pour rendre l'IA réellement utile.
Après avoir surmonté ce défi, j'ai découvert une approche complètement différente qui fonctionne pour les magasins avec de grands catalogues mais des données utilisateur limitées. Au lieu d'essayer de reproduire le filtrage collaboratif d'Amazon (qui nécessite des millions d'utilisateurs), j'ai construit quelque chose qui s'adapte réellement aux contraintes commerciales réelles.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience :
Pourquoi la plupart des configurations de recommandations IA échouent (et ce n'est pas l'algorithme)
Le système à 3 couches que j'ai construit et qui fonctionne avec des données limitées
Comment j'ai augmenté la découverte de produits sans apprentissage automatique complexe
Le rôle surprenant de l'automatisation IA dans la génération de contenu
Quand utiliser des règles simples contre des algorithmes complexes
Ce n'est pas une autre liste des "10 meilleurs outils IA". Voici ce qui s'est réellement passé quand j'ai arrêté de suivre la hypnose et que j'ai construit quelque chose qui fonctionne.
Vérifier la réalité
Ce que l'industrie se trompe sur les recommandations d'IA
Entrez dans n'importe quelle conférence sur l'e-commerce, et vous entendrez le même conseil concernant les recommandations de produits basées sur l'IA. C'est toujours le même mode d'emploi :
"Mettez en œuvre le filtrage collaboratif pour analyser les schémas de comportement des utilisateurs." Bien sûr, ça semble intelligent. Sauf que la plupart des magasins n'ont pas la base d'utilisateurs d'Amazon.
"Utilisez l'apprentissage automatique pour prédire l'intention d'achat." Génial, mais que se passe-t-il lorsque vous avez 50 visiteurs quotidiens au lieu de 50 000 ?
"Personnalisez tout en fonction de l'historique de navigation." Parfait, si vos clients parcourent réellement plusieurs sessions au lieu d'achats en un clin d'œil.
La sagesse conventionnelle vient des grandes entreprises technologiques qui disposent de jeux de données massifs. Amazon peut recommander des produits parce qu'il a des millions d'utilisateurs créant des milliards de points de données. Netflix peut suggérer des films parce qu'il a des schémas de visionnage provenant de centaines de millions d'abonnés.
Mais voici la réalité pour la plupart des magasins de commerce électronique : Vous n'avez pas suffisamment de données sur le comportement des utilisateurs pour faire fonctionner le filtrage collaboratif. Vous n'avez pas suffisamment d'historique d'achats pour un apprentissage automatique significatif. Et vous n'avez certainement pas les ressources d'ingénierie pour construire ce que les grands acteurs ont.
Alors que font la plupart des entreprises ? Elles installent une application Shopify qui promet des "recommandations alimentées par l'IA" et se demandent pourquoi elle affiche des produits aléatoires. Ou elles engagent une agence qui construit un système complexe nécessitant des mois de collecte de données avant qu'il ne devienne utile.
L'industrie considère les recommandations de l'IA comme un problème technologique alors qu'il s'agit en réalité d'un problème de données et de logique métier. L'algorithme n'est que la couche d'exécution.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon client avait un problème qui semble familier : plus de 3 000 produits, un trafic décent, mais les visiteurs se perdaient dans le catalogue. Ils arrivaient sur une page produit, ne trouvaient pas ce qu'ils voulaient vraiment et partaient. La page d'accueil présentait certains produits, mais cela semblait aléatoire.
« Nous avons besoin de recommandations IA comme Amazon, » ont-ils dit. « Quelque chose qui apprend le comportement des utilisateurs et suggère des produits qu'ils achèteront vraiment. »
Alors j'ai commencé là où tout le monde commence - en regardant les données. Voici ce que j'ai trouvé : ils avaient environ 500 visiteurs par jour, une durée de session moyenne de 2 minutes et la plupart des utilisateurs ne consultaient que 1 à 2 produits avant de partir. Pas exactement le jeu de données dont vous avez besoin pour le filtrage collaboratif.
Ma première tentative était une approche classique. J'ai mis en œuvre un système de recommandation basique en utilisant des catégories de produits et la logique « les clients qui ont acheté ceci ont aussi acheté cela ». Le problème ? Avec des données d'achat limitées, les recommandations étaient soit évidentes (montrant des produits similaires) soit complètement hors sujet.
La percée est venue lorsque j'ai cessé de penser comme un scientifique des données et que j'ai commencé à penser comme un vendeur. Dans un magasin physique, un bon vendeur ne se contente pas de regarder ce que les autres clients ont acheté. Ils posent des questions : « Quel est votre budget ? À quoi cela sert-il ? Préférez-vous ce style ou cet autre style ? »
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé : Au lieu d'essayer de prédire ce que les utilisateurs veulent en fonction de données comportementales limitées, pourquoi ne pas simplement leur demander ? Ou mieux encore, utiliser le contexte que nous avons déjà - comme comment ils ont trouvé le produit, quel appareil ils utilisent, et à quelle heure de la journée c'est.
Le deuxième aperçu est venu de l'analyse de leurs produits les plus réussis. Les articles qui se convertissaient le mieux n'étaient pas nécessairement ceux avec le plus de vues. Ce étaient ceux qui résolvaient des problèmes spécifiques dans des situations spécifiques. Ce n'était pas une question de modèles d'apprentissage automatique - c'était une question de logique commerciale.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de construire un système d'IA complexe, j'ai créé un moteur de recommandation en trois couches qui fonctionne avec de réelles contraintes commerciales. Voici exactement comment je l'ai fait :
Couche 1 : Recommandations basées sur le contexte
J'ai construit des règles basées sur le contexte que nous avons déjà. Si quelqu'un arrive sur une page produit via la recherche Google, qu'a-t-il recherché ? S'il navigue sur mobile pendant les heures de déjeuner, il pourrait vouloir des articles à expédition rapide. S'il est sur un ordinateur de bureau le soir, il pourrait faire des recherches pour des achats plus importants.
Pour cette couche, j'ai utilisé une logique simple si-alors avec l'automatisation Zapier pour suivre les sources de référence et le contexte utilisateur. Pas besoin d'apprentissage automatique, juste une bonne logique commerciale.
Couche 2 : Cartographie des relations entre produits
Au lieu d'attendre des données de comportement utilisateur, j'ai manuellement cartographié les relations entre produits sur la base de mes connaissances commerciales. Quels produits vont naturellement ensemble ? Lesquels résolvent des problèmes similaires ? Lesquels sont des améliorations ou des alternatives ?
J'ai créé quatre types de relations : Compléments (choses qui vont ensemble), Alternatives (solutions similaires), Améliorations (meilleures versions) et Accessoires (ajouts). Cela m'a donné des recommandations immédiates sans attendre les données.
Couche 3 : Catégorisation intelligente avec l'IA
C'est ici que l'IA a réellement aidé - non pas à prédire le comportement des utilisateurs, mais à organiser les produits. J'ai utilisé l'automatisation de contenu IA pour analyser les descriptions de produits et les étiqueter automatiquement avec des attributs tels que la fourchette de prix, le cas d'utilisation, le style et le client cible.
Le flux de travail de l'IA a analysé chaque produit et créé des étiquettes telles que "budget-friendly," "professional-use," "beginner-friendly," etc. Cela m'a donné plus de points de données pour créer des recommandations pertinentes.
Le système d'intégration
J'ai construit cela sur Shopify en utilisant leur API et des métadonnées personnalisées. Lorsque quelqu'un consulte un produit, le système vérifie les trois couches :
Couche de contexte : "Quelle est leur situation ?"
Couche de relation : "Qu'est-ce qui va naturellement avec ça ?"
Couche de catégorie : "Quoi d'autre correspond à leur profil ?"
Les recommandations combinent des informations provenant des trois couches, pondérées par le niveau de confiance. Le contexte obtient le poids le plus élevé (car il est le plus précis), suivi des relations commerciales, puis de la catégorisation IA.
Le composant de génération de contenu
C'est ici que cela devient intéressant - j'ai également automatisé le "pourquoi" derrière chaque recommandation. En utilisant le même système d'IA, j'ai généré un texte d'explication tel que "Parce que vous regardez des écouteurs sans fil, vous pourriez également avoir besoin d'un étui de chargement" ou "Les clients faisant des rénovations de cuisine choisissent souvent ce style."
Il ne s'agissait pas seulement de montrer des produits - c'était d'expliquer le raisonnement, ce qui a considérablement augmenté la confiance et les taux de clics.
Règles de contexte
Suivez la source de l'utilisateur, le dispositif et le timing pour créer des recommandations situationnelles sans attendre les données comportementales.
Cartographie des produits
Cartographiez manuellement les relations commerciales entre les produits : compléments, alternatives, mises à niveau et accessoires.
Catégorisation IA
Utilisez l'IA pour analyser et taguer des produits avec des attributs tels que la gamme de prix, le cas d'utilisation et le type de client cible.
Intégration intelligente
Combinez les trois couches avec des scores de confiance pondérés pour générer des recommandations pertinentes et explicables.
Les résultats ont été immédiats et mesurables. Au lieu d'attendre des mois que l'apprentissage automatique prenne effet, nous avons constaté des améliorations dès la première semaine de mise en œuvre.
L'engagement sur la page produit a considérablement augmenté. Les utilisateurs cliquaient en réalité sur les produits recommandés au lieu de les ignorer. Plus important encore, ils trouvaient des produits qui correspondaient mieux à ce qu'ils recherchaient.
La section "Articles Récemment Consultés" est devenue l'une des parties les plus précieuses du site. Parce que nous montrions des alternatives contextuellement pertinentes, les utilisateurs qui avaient initialement regardé un produit trouvaient souvent une meilleure option grâce aux recommandations.
Les tickets de support du client ont également diminué. Lorsque les recommandations incluent des explications ("Parfait pour une utilisation en extérieur" ou "Grande option pour débutants"), les clients prennent des décisions plus éclairées et ont moins de retours ou de plaintes.
Mais ce qui m'a le plus surpris, c'est que la cartographie manuelle des relations produits que j'ai réalisée au cours de la première semaine a mieux fonctionné que n'importe quel algorithme. Parce que je comprenais les besoins de l'entreprise et des clients, je pouvais créer des connexions que aucune quantité de données sur le comportement des utilisateurs ne pourrait révéler.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Construire ce système m'a appris que les recommandations de l'IA ne concernent pas vraiment l'intelligence artificielle - elles concernent l'organisation et la présentation de l'information de manière intelligente.
Commencez par la logique commerciale, pas par les algorithmes. Les meilleures recommandations proviennent de la compréhension de vos produits et de vos clients, pas d'un apprentissage automatique complexe.
Le contexte prime sur les données comportementales. Savoir que quelqu'un vous a trouvé par une recherche "ordinateur portable pas cher" vous en dit plus que de savoir qu'il a passé 3 minutes sur votre site.
Expliquez vos recommandations. Les utilisateurs font plus confiance aux suggestions lorsque vous leur expliquez pourquoi. "Parce que vous rénovez" est plus convaincant que "Les clients ont également consulté."
L'IA fonctionne mieux pour l'organisation, pas pour la prédiction. Utilisez l'IA pour catégoriser et étiqueter les produits, puis utilisez la logique commerciale pour les recommandations.
Manuel l'emporte sur automatique au départ. Passez du temps à établir manuellement les relations entre les produits. C'est plus rapide que d'attendre les algorithmes et plus précis que de deviner.
Trois couches simples l'emportent sur un système complexe. Contexte + Relations + Catégories est plus facile à construire, déboguer et améliorer que l'apprentissage automatique de boîte noire.
Testez l'explication, pas seulement le produit. Les utilisateurs réagissent différemment à "Articles similaires" par rapport à "Parfait pour les débutants" par rapport à "Mises à niveau populaires."
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les plateformes SaaS avec des catalogues de produits :
Cartographier les relations entre fonctionnalités (de base → pro → entreprise)
Utiliser les données d'intégration pour suggérer des intégrations pertinentes
Suivre le rôle de l'utilisateur/la taille de l'entreprise pour des recommandations contextuelles
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins en ligne :
Commencez par une cartographie manuelle des relations entre les produits
Utilisez des termes de recherche et des sources de référence pour le contexte
Mettez en œuvre la catégorisation par IA pour un meilleur marquage des produits