Simulateur de recommandations
Assurez-vous que votre algorithme fournit les recommandations les plus précises avant la mise en ligne.
Algolia AI Recommendations
API de recommandation flexible et hébergée avec contrôle programmatique avancé.
Solution de recommandation e-commerce pour une découverte de produits rapide et évolutive
Avec notre API Algolia Recommend affichez les recommandations les mieux adaptées à votre stratégie business. Créez rapidement des carrousels de recommandations de produits ou de contenu, maximisez les conversions et engagez vos utilisateurs finaux tout en leur offrant une navigation agréable et rapide.
Maximisez les conversions et l'exposition du catalogue en affichant des produits similaires et d'autres contenus pertinents.
Comprenez le comportement des utilisateurs et du filtrage collaboratif pour stimuler les ventes croisées ou incitatives et augmentez la valeur moyenne des commandes.
Augmentez le temps passé sur votre site et l'engagement des utilisateurs avec les recommandations "Parce que vous avez regardé" ou "Plus à ce sujet".
Affichez les produits les plus populaires et engagez vos visiteurs instantanément avec une page d'accueil vraiment dynamique.
Contextualiser et mettez en avant vos recommandations.
Mélanger l'apprentissage machine et humain
Analytics
Comprenez vos utilisateurs, découvrez des opportunités cachées et optimisez votre expérience client globale.
Filtres
Une méthode de filtrage adaptées aux recommandations dont vous avez besoin.
Règles
Gardez l'autonomie nécessaire pour appliquer vos stratégies en plus des recommandations.
Facile à déployer, simple à utiliser
Merchandising Studio
Organisez, automatisez et personnalisez dans un environnement sans code.
Intégrations
Indexez le contenu de n'importe quelle source.
Documentation
Commencez en quelques minutes, bénéficiez de toutes les capacités d'Algolia.
Infrastructure
Algolia assure performance et fiabilité à grande échelle.
Sécurité et conformité
Protégez vos utilisateurs et vos données clients.
Composants UI
Créez un carrousel de recommandation en utilisant 6 lignes de code uniquement.
Pertinence accrue
+150%
Augmentation du taux de commande
+10%
Augmentez de la valeur du panier moyen
+8%
Revenus en ligne
Comment implémenter et personnaliser des recommandations ecommerce en 6 lignes de code
Les plus grandes marques font confiance à Algolia
“Nous savions qu'Algolia représentait un très gros investissement pour nous mais la qualité était la le plus important, et Algolia est la meilleure solutions. Nous l’avons donc adopté et j'aime beaucoup travailler avec.”
Piotr Tuszewicki
Co-fondateur @ Noski NoskiLire l'étude de cas
“Nous n’avons pas grand-chose à faire avec Algolia Recommend. Avec nos solutions précédentes il y avait tellement de configuration manuelle et cela nécessitait régulièrement un entretien constant lors des modifications. Avec Algolia, nous n'avons pas besoin de faire la moitié des choses que nous faisions auparavant.”
Ben Pusey
ancien Software Product Owner @ GymsharkLire l'étude de cas
“Non seulement Algolia est rentabilisé en nous permettant d'offrir de la visibilité à nos produits de grande consommation, mais il nous permet également de promouvoir plus facilement nos marques de distributeur à marge plus élevée et d'inclure des produits d'impulsion personnalisés à la caisse.”
Felipe Alonso Valverde
Responsable du ecommerce @ Auto MercadoLire l'étude de cas
Conçu pour l’évolutivité et la fiabilité
Implémentez rapidement
Package d’API fournit avec des bibliothèques front-end avancées
Kickstarter package pour développeurs avec échantillons de code, guides d’implémentation, et documentation
Tableau de bord et visualisation sans code pour les utilisation simplifiée
Optimisez continuellement
Applications entièrement conçues sur l’IA et sur le machine learning avec modèles formés sur des milliards de points de données
Analytics en temps réel pour personnaliser chaque expérience
Flexibilité de l'affinage des résultats
Déployez mondialement
Plus de 1500 milliards de requêtes par an avec un temps de réponse inférieur à 20 millisecondes par requête
Disponibilité de 99,999 % avec une garantie de temps de fonctionnement de l’API de 100 %
Des résultats rapide pour tous secteurs d’activité
Algolia s'adresse à un large éventail d'industries
B2C ecommerce
B2B ecommerce
Marketplaces
Media
SaaS
et plus...
Algolia offre des solutions dans beaucoup de cas d'utilisation
Recherche mobile et app
Ecommerce headless
Recherche vocale
Recherche d'image
Recherche Enterprise
FAQ Algolia Recommend
Très rapide. En moyenne, le traitement des requêtes de recommandation prend entre 1 et 20 millisecondes.
Les recommandations reposent sur des modèles d’apprentissage automatique supervisés et sur la fondation d'Algolia.
Pour les deux modèles, les données correspondant aux 30 derniers jours sont collectées. Il en résulte une matrice où les colonnes sont userTokens et les lignes sont objectIDs. Chaque cellule représente le nombre d’interactions (clics et/ou conversions) entre un userToken et un objectID. Ensuite, Algolia Recommend applique un algorithme de filtrage collaboratif : pour chaque article, il trouve d’autres articles partageant des modèles d’achat similaires parmi les clients. Les articles sont considérés comme similaires si le même ensemble d’utilisateurs interagissent avec eux. Les articles sont considérés comme achetés ensemble si le même ensemble d’utilisateurs les a achetés.
Obtenir des recommandations est un processus en quatre étapes :
- Capturez les événements de conversion de vos utilisateurs
- Envoyez vos données à Algolia
- Entraînez les modèles en appuyant simplement sur un bouton
- Ajouter des recommandations à votre interface utilisateur
Notre moteur de recommandation est indépendant de la langue : il prend en charge les langues à base d’alphabet et de symboles (comme le chinois, le japonais ou le coréen).
Essentiellement, un moteur de recommandation analyse les interactions des utilisateurs avec différents articles pour établir des liens entre ces éléments. Approfondissez ici.
Un moteur de recommandation de produits pour un site e-commerce. Ce dernier analyse les produits que les acheteurs achètent ensemble ou les produits avec lesquels ils interagissent dans un court laps de temps, afin de générer des recommandations de « produits fréquemment achetés ensemble » ou de « produits connexes ». En savoir plus ici !
Les composants clés d’un système de recommandation performant sont : les sources de données, le magasin de fonctionnalités, les modèles d’apprentissage automatique, les prédictions & les actions, les résultats & les mesures. Plus de détails dans cette série dédiée.
La meilleure façon d’améliorer un moteur de recommandation est de s’assurer que vous l’alimentez en données qualitatives : interactions des utilisateurs et articles. En outre, il existe des filtres que vous pouvez appliquer aux recommandations générées. En définitive, les indicateurs de performance clés doivent faire l’objet d’un suivi précis, afin d’identifier les domaines à améliorer.
L’objectif opérationnel le plus évident de l’utilisation d’un système de recommandation personnalisé est de recommander des articles les plus pertinents pour l’utilisateur. Les gens sont en effet plus susceptibles d’acheter des articles qu’ils trouvent attrayants. Apprenez-en plus sur les recommandations personnalisées et leurs avantages ici !
Les recommandations basées sur le contenu se fondent uniquement sur les descriptions des articles. Les recommandations personnalisées sont également basées sur les interactions de l’utilisateur. Chaque utilisateur verra un ensemble différent de recommandations, en fonction de ses préférences individuelles. En savoir plus ici !