L’intelligence artificielle permet une exploitation subtile des données des consommateurs tout en donnant du pouvoir à ceux-ci.
En magasin ou sur les sites Web, RichRelevance l’éditeur propose des recommandations de personnalisation en s’appuyant sur une plateforme de Big Data.
Afin de fournir son service de génération de recommandations à destination des e-commerçants, RichRelevance s’appuie depuis 2008 sur un ensemble de briques technologiques big data Hadoop dont HDFS, Hive et MapReduce. Il s’est également tourné vers la solution Data Integration de Pentaho pour ses scripts de transformation.
Créée en 2007 et commercialisant depuis 2008 ses solutions de recommandations ciblant les e-commerçants – dont en France 3Suisses, Darty ou encore Priceminister -, RichRelevance a depuis le début misé sur des technologies big data, en particulier Hadoop. Il faut dire que la masse des données conservées, à savoir l’ensemble des événements concernant tous les produits vus, sur lesquels les internautes ont cliqué ou qu’ils ont achetés et que la société utilise pour générer des recommandations, atteint 2 pétaoctets. Et encore, en mode compressé, ce qui donne en décompressé un volume vertigineux de 13 pétaoctets de données.
Les big datas sont partout… Mais comment les utilise-t-on ? Cas concret avec l’exemple de la Fnac qui a exposé sa méthode lors du Salon des Data à Paris. Une solution parmi d’autres à l’heure où les objets connectés compliquent la reconnaissance du client.
L’analyse prédictive, plus perspicace que le flair d’un commerçant? La plupart des grands distributeurs leur font en tout cas confiance pour tirer de leurs “grandes données” de quoi augmenter leurs ventes.
Alors que vous vous apprêtez à affronter les ventes de Noël et les soldes d’hiver, assurez vous d’adopter les bonnes stratégies pour que vos clients restent fidèles à votre marque pendant la période la plus cruciale de l’année.
1- Exploitez le Big Data et la personnalisation afin de placer le client au centre de votre stratégie, indépendamment du canal.
Malcolm Gladwell a récemment vulgarisé le terme « outlier » (valeur aberrante) en l’utilisant pour désigner des personnes performantes. Toutefois, dans le contexte des données, les valeurs aberrantes sont des points de données très éloignés d’autres points de données, c’est-à-dire atypiques… Read more