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TITAN-TREND 1.7
TITAN-LINK 2.2
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TITAN-LINK 2.2
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Le modèle

TITAN-LINK 2.2

Modèle de recommandations de produits complémentaires

TITAN-LINK est une architecture propriétaire de Deep Learning qui recommande, pour chaque produit, les compléments les plus pertinents dans l'usage — même ceux qui ne ressortent pas avec les seuls achats en commun. Le modèle peut aussi orienter ces recommandations selon les priorités du site : marge, tendances, saisonnalité ou catégories à pousser.

Architecture de flux

Vos outils. Notre couche relationnelle. Vos surfaces de vente.

TITAN-LINK se branche directement sur votre stack existante. Pas de migration, pas de réécriture. Le catalogue entre. Les bonnes recommandations sortent — partout où votre client achète.

E-commerce
PrestaShop
Shopify
WooCommerce
Magento
Emailing & CRM
Mailchimp
Klaviyo
Brevo
Acquisition & Analytics
Meta Ads
Google Ads
Google Analytics
Support
Zendesk
Gorgias
Couche relationnelle
TITAN-LINK 2.2
17
Signaux fusionnés
100K+
Produits supportés
96%
Précision liens
2ms
Latence reco
Page produit
Bloc « produits similaires »
Bloc « complétez votre achat »
Cross-sell dynamique
Panier & checkout
Upsell et cross-sell dynamique dans le panier
Bundles de produits complémentaires
Suggestions « vous avez oublié... »
Email & rétention
Cross-sell post-achat
Email intelligent d'achat récurrent
Newsletter produit personnalisée
Acquisition & ads
Catalogue dynamique Meta / Google
Audiences sur affinités produit
Avant / après

Le bon complément, au bon moment.

Sur la fiche produit, le panier, l'email post-achat — glissez le curseur pour comparer, surface par surface.

Sous le capot

Un graphe relationnel, personnalisable.

Graphe relationnel produit

TITAN-LINK construit un graphe unifié de plusieurs millions de connexions entre vos produits, à partir de leurs attributs, de leurs co-achats et de leurs trajectoires de navigation. Pas un tableau de règles. Un réseau d'affinités.

Fusion de 17 signaux indépendants

Co-achats, similarité, complémentarité, marge brute, bestsellers, tendance, montée en gamme — fusionnés en un score unique par paire produit-produit. Chaque signal pèse selon votre intention business.

Inférence cross-catégorie

Le modèle détecte des compléments inattendus entre catégories distinctes. Là où vos modules natifs voient une frontière, TITAN-LINK voit une affinité.

Pondération business pilotable

Chaque signal peut être renforcé selon vos objectifs — conversion, marge, découverte. Pas un algorithme figé. Une stratégie commerciale exécutée à l'échelle de votre catalogue.

Métriques du modèle
Précision des connexions produit96%
Signaux fusionnés par paire17
Latence de recommandation2ms
Impact commercial
Taux de conversion+20%
Ventes croisées additionnelles+15%
Taux de retour-14%

Intégrez TITAN-LINK

Laissez-nous vous montrer ce que TITAN-LINK détecte sur votre catalogue et comment le moteur s'intègre à vos parcours.