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.
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.
Chaque modèle est livré avec son raisonnement — et avec vos priorités.
Ouvrez le calcul et suivez le cheminement complet du modèle, signal par signal, jusqu’à la recommandation ou au score qu’il vous sert : rien n’est produit sans que vous puissiez en refaire l’addition. Puis réglez le modèle sur les priorités et la stratégie de votre boutique — marge, saisonnalité, catégories à pousser, horizon de valeur — c’est vous qui décidez de ce qu’il met en avant.
