Moteur de recommandation de produits hyper-personnalisé
Architecture de recommandation de nouvelle génération combinant plusieurs modèles de deep learning pour capturer les relations complexes entre clients, produits et comportements à grande échelle. Optimisé pour les scénarios cold-start et l'inférence en temps réel.
| Métrique | TITAN-REC | Modèles traditionnels |
|---|---|---|
| Précision du prochain achat | 93% | 60-70% |
| Amélioration du taux de conversion | +36% | +10-15% |
| Latence | 2ms | 200-500ms |
| Paramètres | 100M | 1-10M |
Sources: Scientific Reports, Springer Neural Computing, Barilliance, benchmarks D2L Neural Collaborative Filtering
Notre modèle principal utilise une méthode d'intégration très récente et de pointe, adapté pour comprendre l'intention du client et les relations entre produits, à un niveau plus profond que les intégrations traditionnelles.
Nous n'apprenons pas seulement de votre historique de transactions. Nos modèles intègrent l'intelligence du marché en temps réel, des graphes de relations entre produits et des signaux contextuels comme la météo et les événements locaux — en utilisant les autres modèles Titan — afin de créer une compréhension largement plus riche qu'un modèle de recommandation classique.
Notre pipeline d'inférence combine plusieurs modèles spécialisés de pointe, qui doivent être d'accord avant de proposer une recommandation — vous donnant des suggestions de plus grande confiance tout en assurant la diversité et la découverte de nouveaux produits.
Même pour les visiteurs nouveaux sans historique, nos modèles exploitent les tendances du marché en temps réel pour proposer des produits pertinents — pas seulement des best-sellers génériques.
Nos modèles apprennent en continu des interactions réelles des clients, s'améliorant chaque semaine grâce à l'apprentissage par renforcement — pas seulement un réentraînement à l'aveugle.
Afficher des articles similaires, fréquemment achetés ensemble et des produits complémentaires, augmentés de l'hyper-personalisation Titan.
Découverte de produits personnalisée adaptée au profil et à l'intention de chaque visiteur
Reclasser les résultats de recherche par pertinence prédite et probabilité d'achat
Optimiser l'ordre des produits dans les catégories et les collections
Sélections de produits hyper-personnalisées pour l'automatisation marketing
Suggestions d'ajout au panier qui maximisent la valeur du panier et la vente croisée
Créations publicitaires dynamiques avec les sélections de produits les plus convertissantes
Un meilleur matching réduit l'inadéquation produit-client et les retours