Titane | Deep Learning de pointe pour l'E-Commerce

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TITAN-REC

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Le modèle

TITAN-REC

Modèle de recommandations de produit personnalisées par client

TITAN-REC analyse 47 signaux par client — historique d'achat, comportement de navigation, produits complémentaires, tendances du marché, météo, saisonnalité — pour générer des recommandations individuelles sur l'ensemble de votre catalogue. Pas des best-sellers génériques. Les bons produits, pour la bonne personne, au bon moment.

Architecture de flux

Vos outils. Notre couche d'intelligence. Vos actions.

TITAN-REC se branche directement sur votre stack existante. Pas de migration, pas de réécriture. Les signaux entrent. Les recommandations sortent.

E-commerce

Emailing & CRM

Acquisition & Analytics

Support

Couche de traitement

TITAN-REC

47

Signaux / client

+40

Actions proposées

75%

Précision next-buy

2ms

Latence

Email & Notifications

Email de recommandation personnalisé

Séquence post-achat

Push & SMS ciblés

On-site & Cross-sell

Recommandations homepage / fiche-produit / panier

Cross-sell & upsell automatisé

Catalogue & Tendances

Déstockage intelligent

Lancement d'un nouveau produit

Injection des tendances sociales

Cas d'usage

Surfaces de déploiement

home

RECOMMANDÉ POUR VOUS

Homepage personnalisée

Bloc "Pour vous" affiché sur la home, adapté à chaque visiteur

newsletter

Votre sélection de la semaine

Personnalisé par TITAN-REC

0.93

Email hebdomadaire

5 produits personnalisés par client dans la newsletter

meta ads

SPONSORISÉ

Acheter

Retargeting Meta Ads

Audiences construites à partir des recommandations par client

Sous le capot

Un moteur de recommandation, pas un plugin de plus.

Fusion multi-signaux

TITAN-REC intègre 47 signaux par client — historique d'achat, produits complémentaires, micro-tendances marché, corrélations inter-produits, signaux contextuels (météo, saisonnalité, événements). Chaque recommandation est la convergence de ces 47 dimensions.

Consensus multi-modèles

Plusieurs modèles spécialisés doivent converger avant qu'une recommandation ne soit émise. Pas un seul moteur qui tranche : un pipeline de confiance qui élimine le bruit et maximise la pertinence.

Intelligence cold-start

Même pour un visiteur sans historique, le modèle exploite les micro-tendances marché en temps réel et les signaux contextuels pour proposer des produits pertinents.

Apprentissage continu

Le modèle s'améliore chaque semaine à partir des interactions réelles — clics, achats, retours, temps passé. Pas un réentraînement statique : une boucle d'apprentissage qui suit votre catalogue en mouvement, et qui s'améliore à chaque ré-entraînement.

Métriques du modèle

Précision du prochain achat75%

Latence de recommandation2ms

Signaux par client47

Impact commercial

Ventes additionnelles+15%

Taux de retour-14%

Conversion email+25%

Déploiement en production

Les déploiements TITAN-REC

TITAN-REC· Avril 2026

Titane déploie son modèle de recommandation personnalisée sur des dizaines de milliers de clients

Master Outillage

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Découvrez ce que TITAN-REC recommande pour vos clients — ou laissez-nous vous le montrer en direct, sur vos données.