Algolia’s AI-powered product recommendation engine

Solution de recommandation e-commerce pour une découverte de produits rapide et évolutive

Avec Algolia Recommend bénéficiez de nos API robustes et affichez les recommandations les mieux adaptées aux besoins de votre business. Créez rapidement des carrousels de recommandations de produits ou de contenu à destination de vos clients et abonnés, maximisez les conversions et engagez vos utilisateurs finaux tout en leur offrant une navigation agréable et rapide.

Commencez gratuitementObtenir une démo
  • Une implémentation rapide

    Des bibliothèques d'interfaces avancées, des API clients et une documentation complète pour aider les développeurs à créer, déployer et maintenir facilement et rapidement.

  • Une adaptation rapide

    Filtrez, commercialisez, classez et contextualisez les recommandations en fonction de votre marque et de vos objectifs commerciaux spécifiques.

  • Des résultats rapides

    Avec Algolia Search + Algolia Recommend, bénéficiez d'une plateforme unifiée pour alimenter la découverte de contenu et générer des résultats pertinents ainsi qu'un ROI important.

Pourquoi utiliser Algolia Recommend ?

Produit connexe
Fréquemment achetés ensemble
Contenu connexe
Tendances
Rules

Produit connexe

Aider vos utilisateurs à affiner leurs besoins.

Fréquemment achetés ensemble

Maximiser le panier moyen.

Contenu connexe

Augmenter le temps passé sur le site.

Tendances

Engagez vos visiteurs dès la première seconde.

Rules

Contextualiser et mettez en avant vos recommandations.

Produit connexe

Produit connexe

Aider vos utilisateurs à affiner leurs besoins.

Fréquemment achetés ensemble

Fréquemment achetés ensemble

Maximiser le panier moyen.

Contenu connexe

Contenu connexe

Augmenter le temps passé sur le site.

Tendances

Tendances

Engagez vos visiteurs dès la première seconde.

Rules

Rules

Contextualiser et mettez en avant vos recommandations.

Bénéficiez d’une infrastructure mondiale, flexible
et de l'expertise technologique d'Algolia.

Temps de chargement inférieur à 100 ms

Notre moteur hybride ne nécessite pas de partir de zéro

6 lignes de code pour créer un nouveau carrousel

Gymshark

+150 %

Augmentation du taux de commande

Flaconi

+10 %

Augmentez de la valeur du panier moyen.

Orange

+8 %

Revenus en ligne

Des API flexibles qui s’adaptent à chaque cas d’usage

Auto Mercado

Auto Mercado

Grâce à Algolia, Auto Mercado a pu améliorer considérablement l’expérience et l’engagement de ses clients, générer de nouvelles sources de revenus et augmenter le retour sur investissement.

Noski Noski

Noski Noski

La recommandation est une fonctionnalité cruciale du site lorsque les clients ne sont pas au courant d’une grande partie des produits disponibles avant leur visite.

Gymshark

Gymshark

Mise sur Algolia Recommend dans 14 pays pour compléter le merchandising manuel, à l’aide de recommandations alimentées par l’IA.

Essayer Algolia Recommend

Comment surfacer et personnaliser

des recommandations ecommerce en 6 lignes de code

Alimentez et personnalisez les recommandations de produits e-commerce

Frequently bought together product recommendations

Produits fréquemment achetés ensemble

Comprenez le comportement des utilisateurs et du filtrage collaboratif pour stimuler les ventes croisées ou incitatives et augmentez la valeur moyenne des commandes.

Display similar products and other relevant content

Produits connexes

Maximisez les conversions et l'exposition du catalogue en affichant des produits similaires et d'autres contenus pertinents.

Related content icon

Contenu connexe

Augmentez le temps passé sur votre site et l'engagement des utilisateurs avec les recommandations "Parce que vous avez regardé" ou "Plus à ce sujet".

Relevant product recommendations for entire catalog

Produits tendance

Affichez les produits les plus populaires et engagez vos visiteurs instantanément avec une page d'accueil vraiment dynamique.

Trending facet icon

Facettes tendances

Affichez vos catégories, sujets ou marques les plus populaires et aidez vos visiteurs à naviguer rapidement vers ce qu'il ne faut pas manquer.

Mélanger l'apprentissage machine et humain

Use customer data to optimize user experienceUse customer data to optimize user experience

Analytics

Comprenez vos utilisateurs, découvrez des opportunités cachées et optimisez votre expérience client globale.

Test your algorithm to ensure accurate product recommendation

Simulateur de recommandations

Assurez-vous que votre algorithme fournit les recommandations les plus précises avant la mise en ligne.

Filter results to surface the best product recommendations

Filtres

Une méthode de filtrage adaptées aux recommandations dont vous avez besoin.

Control and display product recommendations that reflect business KPIsControl and display product recommendations that reflect business KPIs

Rules

Gardez l'autonomie nécessaire pour appliquer vos stratégies en plus des recommandations.

Facile à déployer, simple à utiliser

Index content from any sourceIndex content from any source

Intégrations

Indexez le contenu de n'importe quelle source

Our guides make integrating and using our AI recommender system easyOur guides make integrating and using our AI recommender system easy

Documentation

Commencez en quelques minutes, bénéficiez de toutes les capacités d'Algolia

Focus on building, Algolia ensures performance and reliability at scaleFocus on building, Algolia ensures performance and reliability at scale

Infrastructure

Algolia assure performance et fiabilité à grande échelle.

Keep users and customer data safeKeep users and customer data safe

Sécurité et conformité

Protégez vos utilisateurs et vos données clients

Ui components icon

Composants UI

Créez un carrousel de recommandation en utilisant 6 lignes de code uniquement.

Hybrid engine icon

Moteur hybride

Ne commencez pas de zéro, notre moteur fonctionne à la fois sur les attributs d'événement utilisateur et de catalogue.

FAQ Algolia Recommend

  • Très rapide. En moyenne, le traitement des requêtes de recommandation prend entre 1 et 20 millisecondes.

  • Les recommandations reposent sur des modèles d’apprentissage automatique supervisés et sur la fondation d'Algolia.

    Pour les deux modèles, les données correspondant aux 30 derniers jours sont collectées. Il en résulte une matrice où les colonnes sont userTokens et les lignes sont objectIDs. Chaque cellule représente le nombre d’interactions (clics et/ou conversions) entre un userToken et un objectID. Ensuite, Algolia Recommend applique un algorithme de filtrage collaboratif : pour chaque article, il trouve d’autres articles partageant des modèles d’achat similaires parmi les clients. Les articles sont considérés comme similaires si le même ensemble d’utilisateurs interagissent avec eux. Les articles sont considérés comme achetés ensemble si le même ensemble d’utilisateurs les a achetés.

  • Obtenir des recommandations est un processus en quatre étapes :

    1. Capturez les événements de conversion de vos utilisateurs
    2. Envoyez vos données à Algolia
    3. Entraînez les modèles en appuyant simplement sur un bouton
    4. Ajouter des recommandations à votre interface utilisateur
  • Notre moteur de recommandation est indépendant de la langue : il prend en charge les langues à base d’alphabet et de symboles (comme le chinois, le japonais ou le coréen).

  • Essentiellement, un moteur de recommandation analyse les interactions des utilisateurs avec différents articles pour établir des liens entre ces éléments. Approfondissez ici.

  • Un moteur de recommandation de produits pour un site e-commerce. Ce dernier analyse les produits que les acheteurs achètent ensemble ou les produits avec lesquels ils interagissent dans un court laps de temps, afin de générer des recommandations de « produits fréquemment achetés ensemble » ou de « produits connexes ». En savoir plus ici !

  • Les composants clés d’un système de recommandation performant sont : les sources de données, le magasin de fonctionnalités, les modèles d’apprentissage automatique, les prédictions & les actions, les résultats & les mesures. Plus de détails dans cette série dédiée.

  • La meilleure façon d’améliorer un moteur de recommandation est de s’assurer que vous l’alimentez en données qualitatives : interactions des utilisateurs et articles. En outre, il existe des filtres que vous pouvez appliquer aux recommandations générées. En définitive, les indicateurs de performance clés doivent faire l’objet d’un suivi précis, afin d’identifier les domaines à améliorer.

  • L’objectif opérationnel le plus évident de l’utilisation d’un système de recommandation personnalisé est de recommander des articles les plus pertinents pour l’utilisateur. Les gens sont en effet plus susceptibles d’acheter des articles qu’ils trouvent attrayants. Apprenez-en plus sur les recommandations personnalisées et leurs avantages ici !

  • Les recommandations basées sur le contenu se fondent uniquement sur les descriptions des articles. Les recommandations personnalisées sont également basées sur les interactions de l’utilisateur. Chaque utilisateur verra un ensemble différent de recommandations, en fonction de ses préférences individuelles. En savoir plus ici !