Produit connexe
Aider vos utilisateurs à affiner leurs besoins.
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 ?
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.
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Aider vos utilisateurs à affiner leurs besoins.
Fréquemment achetés ensemble
Maximiser le panier moyen.
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Augmenter le temps passé sur le site.
Tendances
Engagez vos visiteurs dès la première seconde.
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
Pertinence accrue
+150 %
Augmentation du taux de commande
+10 %
Augmentez de la valeur du panier moyen.
+8 %
Revenus en ligne
Des API flexibles qui s’adaptent à chaque cas d’usage
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
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
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
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.
Produits connexes
Maximisez les conversions et l'exposition du catalogue en affichant des produits similaires et d'autres contenus pertinents.
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".
Produits tendance
Affichez les produits les plus populaires et engagez vos visiteurs instantanément avec une page d'accueil vraiment dynamique.
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
Analytics
Comprenez vos utilisateurs, découvrez des opportunités cachées et optimisez votre expérience client globale.
Simulateur de recommandations
Assurez-vous que votre algorithme fournit les recommandations les plus précises avant la mise en ligne.
Filtres
Une méthode de filtrage adaptées aux recommandations dont vous avez besoin.
Rules
Gardez l'autonomie nécessaire pour appliquer vos stratégies en plus des recommandations.
Facile à déployer, simple à utiliser
Intégrations
Indexez le contenu de n'importe quelle source
Documentation
Commencez en quelques minutes, bénéficiez de toutes les capacités d'Algolia
Infrastructure
Algolia assure performance et fiabilité à grande échelle.
Sécurité et conformité
Protégez vos utilisateurs et vos données clients
Composants UI
Créez un carrousel de recommandation en utilisant 6 lignes de code uniquement.
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 :
- Capturez les événements de conversion de vos utilisateurs
- Envoyez vos données à Algolia
- Entraînez les modèles en appuyant simplement sur un bouton
- 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 !