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.
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.












Sur la fiche produit, le panier, l'email post-achat — glissez le curseur pour comparer, surface par surface.
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.
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.
Le modèle détecte des compléments inattendus entre catégories distinctes. Là où vos modules natifs voient une frontière, TITAN-LINK voit une affinité.
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.