Recommandation de Produits Hyper-Personnalisée, par client
Le modèle TITAN-REC génère des recommandations de produits personnalisées pour chaque client de votre site internet, en fusionnant des signaux comme l'historique d'achat, les préférences client, les produits actuellement en tendance sur le marché, les produits complémentaires à ce qu'il possède déjà, ou encore des événements externes comme la météo et les événements nationaux du moment.
TITAN-REC crée des ventes additionnelles, qui n'auraient pas eu lieu sans recommandations personnalisées.
| Métrique | TITAN-REC | Modèles traditionnels |
|---|---|---|
| Précision du prochain achat | 75% | 20-40% |
| Amélioration du taux de conversion | +36% | +10-15% |
| Latence de recommandation | 2ms | 200-500ms |
| Variables analysées | +40 | 3-5 |
Sources: Scientific Reports (Nature), Barilliance, arXiv - Next Basket Reality Check, Netflix Tech Blog, Google Developers - ML Recommendation, Milvus AI Reference
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.