E-Commerce/Paiements

Recommandation sociale : et si vous passiez au graphe privé

Nous l'avons vu lors d'une précédente tribune : le graphe a l'avantage de pouvoir représenter l'intégralité des objets et des relations entre les objets au sein d’un site  web:

- Les objets sont les produits, les clients, les pages de contenu,
- Les relations sont par exemple les achats ou les amis (les parrainages)

L’une des applications évidentes du graphe n’est autre que la recommandation, particulièrement à l’heure de la big data.

Recommandation : les avantages du graphe

Le graphe apporte de la profondeur et de la pertinence

La recommandation de base, c'est : quand quelqu'un achète produit A, on regarde tous les autres produits qui ont été mis dans des paniers qui contiennent eux aussi ce produit A.

Avec le graphe, on peut aller beaucoup plus  loin : on peut savoir qui est ami de qui, mais surtout on sait qui est l’ami, de l’ami, de l’ami…  Et cette possibilité est essentielle pour un service de recommandation, car pour faire de la recommandation, il faut savoir à quel point les objets sont reliés entre eux, et à quel  degré il faut pouvoir regarder qui sont les acheteurs, les achats des amis de ces acheteurs, les achats passés de ces personnes.

Une conception naturelle et du coup plus marketing de la recommandation

Cette profondeur est possible et apporte plus de pertinence parce qu’avec le graphe, on peut décrire les relations en langage naturel, très facilement.

Le graphe incite à réfléchir autrement. On s'affranchit du schéma de la Base de Données, d’un monde très figé où la donnée doit entrer dans une case prédéfinie.

Dans le graphe, il n’y a tout simplement pas de schéma, seulement des nœuds et des relations. Autant que nécessaire proposer des recommandations inedites…

Des performances en temps réel

Créer un service de recommandation pertinent et fin avec une base de données, peut s’avérer très lourd techniquement. Il y a par exemple une structure de cache, de pré-calcul, en général assez complexe à gérer.

Avec le graphe, les données brutes sont calculées en temps réel, on a du coup des données plus pertinentes. On a la bonne information au bon moment, sachant que la recommandation perd de son impact quand elle a lieu quelques jours après l’achat ! Tt on allège l’organisation car qui dit cache, dit machine pour stocker.

Le graphe s’adapte à toute infrastructure, sans surcoût d’installation

Le graphe n'entraîne pas de complexité liée à l'installation, la technologie est gratuite et s'adapte à toute infrastructure. Il n’y a pas de frein technique ou de surcoût.
Implémenter une solution à base de graphe peut se faire très simplement en ajoutant une couche complémentaire à l’infrastructure existante. Il n’y a rien à modifier dans ce qui existe déjà.

Nul besoin d’entrer  dans le cœur du site e-commerce. Il ne bloque en rien le fonctionnement du site web. Le graphe se calque sur la structure existante du site existant, il ne requiert  le remplacement de la base mysql par exemple.

Le graphe ne nécessite pas de pré-requis particulier, il n’y a pas de contrainte de machine learning, qui se pose quand il faut  de gros volumes de données pour proposer des informations pertinentes. Le graphe marche dès le départ. Au bout du deuxième  achat d’un client, il est déjà plus pertinent de lui recommander un produit plutôt que d’en proposer un  le proposer au hasard.

Contrairement à des approches de type machine learning qui nécessitent de gros volumes de données pour la partie apprentissage, le graphe peut très bien s’accommoder d’informations éparses. Il suffit d’un lien (un achat) pour pouvoir immédiatement fouiller le graphe pour des produits à proximité.

Pourquoi la recommandation, pourquoi le graphe ? Pour améliorer la conversion

Avec le graphe, la recommandation peut aller plus loin, plus simplement. On peut intégrer des  recommandations d'amis, de contenus, de géolocalisation. Une marque ou une enseigne peut créer sur son site un moteur universel de recommandation, concept à ce jour peu adressé.

Or la recommandation devient un enjeu majeur.

Netflix a par exemple organisé un concours pour améliorer les recommandations de films, avec, à la clé, une récompense d’un million de dollars. Des équipes universitaires y ont travaillé. Netflix est certainement un cas à part, du fait de la masse de données et de la thématique du site (VOD). Le cas n’en est pas moins indicatif d’une tendance.

La recommandation améliore en effet la conversion. Elle entre dans la panoplie des leviers incontournables aux côtés de l’ergonomie, des tests A/B ou encore de l’analytics.
Et comme telle, elle concerne tous les secteurs où il y a de la transaction, qu’il s’agisse de l’e-commerce bien sûr mais aussi de la banque, des assurances, du tourisme, de l’automobile…

D’autant que la recommandation devient essentielle quand on veut faire de l’upsell ou du cross-sell, l’exemple phare étant est bien sûr Amazon.

En définitive, avec le graphe, il va être possible de proposer le bon produit, au bon moment, à la bonne personne.

Le graphe : y aller maintenant

A l’heure de la big data, il va y avoir plus de données à traiter pour des résultats toujours plus pertinents, plus signifiants, plus riches. Une masse de données qui va devenir plus complexe à exploiter sans le graphe…

Au sein de Kernix, nous travaillons en particulier sur la combinaison des données structurées (ex : fiches contact) et non structurées (ex : page web remplie d’informations) au sein du graphe.

Alors que le graphe se développe aux Etats-Unis, il est temps pour les entreprises de ce côté-ci de l’Atlantique de s’y intéresser et de tester.

François Xavier Bois est associé et co-fondateur de Kernix,  l’un des spécialistes français du développement d’applications multicanales.

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>>>   Kernix organise une conférence le 25 avril 2013 - La technologie du graphe : exploitation intelligente des données connectées

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