Nous vous avions présenté il y a quelques mois Stitch Fix, un service en ligne où vous créez votre profil mode et obtenez 5 vêtements et accessoires sélectionnés par un styliste chaque mois.
La recommandation de produits de Stictch Fix était en premier lieu le fruit des données récoltées via un interminable questionnaire à remplir lors de la création de compte et un formulaire de feedback post-livraison. Ce n'est évidemment pas la meilleure manière d'accueillir un nouveau client ou d'augmenter son taux d'engagement.
La solution Stitch Fix
Quoi de mieux qu'un jeu pour extraire la donnée client ? Stitch Fix a lancé une nouvelle fonctionnalité pour son application : Style Shuffle. Ce “jeu”, disponible à la fois sur le site et sur l’application iOS, demande aux clients d’aimer ou de rejeter un vêtement avec le message « Souhaitez-vous porter ce produitX ? Ça vous parle ? etc. », donnant ainsi à Stitch Fix plus d’un milliard de données pour améliorer son algorithme de styles sur les 7 derniers mois.
Comment cela fonctionne ?
L'interface Tinder-like encourage les clients à évaluer les potentiels vêtements et accessoires inclus dans le catalogue de produits Stitch Fix. La seule grande différence avec Tinder est le fait que les utilisateurs appuient sur un pouce levé ou un pouce baissé au lieu de glisser l'interface à gauche ou à droite de leur écran. Chaque signal donne à Stitch Fix davantage de données sur l'utilisateur, ainsi que des informations supplémentaires à ajouter à son algorithme de personnalisation. Toutes ces données servent également de matière première pour enrichir les informations récoltées via les formulaires d'inscription et de feeback post-livraison.
Néanmoins, les algorithmes ne font pas toujours des miracles. La plus-value de Stitch Fix est de mélanger les résultats de son intelligence artificielle avec l'intelligence collective de ses 3 900 stylistes travaillant à domicile. Ils traduisent ces signaux en choix de vêtements en faisant défiler les suggestions de vêtements générées par les algorithmes de Stitch Fix. Chacune des suggestions comporte un « score de correspondance » (le pourcentage de chances qu’un client achète l’article), et le styliste vérifie également ce qui a été envoyé dans le passé pour éviter tout problème de redondance dans les prochaines livraisons.
L'avenir de la recommandation n'est pas forcément dans le 100 % algorithme.
Avez-vous des commentaires, des questions, de l'amour ou de la haine ? Envoyez tout ça à contact@netwave.eu 💌, ou, envoyez un tweet à @netwavecorp
Rédigé par : @GuillaumePalayer - Magazine du Webdesign.