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Personnalisation : les 20 erreurs à ne pas faire - Erreur n°16: paramétrer trop de règles manuelles

Posted by Netwave on 20/09/21 23:45

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C’est une erreur que nous rencontrons souvent. Si vous avez choisi un véritable outil de personnalisation piloté par des algorithmes qui ne sont pas simplement statistiques, vous devriez y prendre garde car cela peut avoir des effets contre-productifs sur votre dispositif de recommandations personnalisées.

En effet, si vous savez choisi un tel outil, c'est avant tout pour augmenter la pertinence de vos recommandations sans vous surcharger de travail. Or sur ces deux aspects, le paramétrage de règles manuelles peut s’avérer terriblement impactant.

 

Allégez votre travail de paramétrage !

Paramétrer des règles manuelles de recommandation produit plutôt que faire appel à un algorithme est un travail fastidieux. Vous ne pourrez pas utiliser les mêmes règles de recommandation pour toutes les catégories, sous catégories, tranches de prix...etc. 

Ce sont donc des centaines de règles qu’il va vous falloir paramétrer pour couvrir l’intégralité de votre assortiment. 

Des dizaines d’heures de travail en perspective. Car ces règles manuelles, il faut les imaginer, puis les évaluer, parfois les confronter, pour enfin...les paramétrer afin de pouvoir les utiliser.

Et dites-vous qu’elles ne seront pas pérennes très longtemps. Vos catégories, vos sous catégories, vos produits, vos promotions vont évoluer rendant très rapidement caduques les règles que vous avez paramétrées, vous obligeant à contrôler quotidiennement vos données et à recommencer sans fin. En matière de règles manuelles, soyez persuadés que l’obsolescence programmée est la règle. 

Vous vous sentez prêts à contrôler chaque jour, voire plusieurs fois par jour la contribution de plusieurs centaines de règles manuelles de recommandation ?

Vous vous sentez prêts à en redéfinir plusieurs dizaines quotidiennement ? 

En sachant qu’elles seront peut-être obsolètes le lendemain…?

 

Et la pertinence dans tout cela ?

Alors bien sûr, c’est normal, vous pensez que vous serez toujours plus pertinents qu’un vulgaire algorithme, qu'un moteur de recommandation pour décider quel produit doit être proposé en même temps qu'un autre. Votre connaissance métier est là pour le garantir. 

Loin de nous l’idée de la remettre en cause. Peut-être, simplement, de vous en montrer quelques limites. 

Votre connaissance métier est celle...du passé. Elle vous dit ce qui marchait hier. Pas obligatoirement ce qui marche aujourd’hui. Et en matière de règles de recommandation - produit, si votre objectif est bien de maximiser votre taux de conversion, mieux vaut miser sur ce qui marche aujourd’hui.

Vous travaillez entre 35 et 60 heures par semaine. Notre IA, elle, travaille 7/7, 24/24. Elle voit avant le gestionnaire ce qui se passe sur son site. Elle détecte les tendances en temps réel quand il ne voit dans ses statistiques (le lendemain au mieux...) que des cas dont il pensera qu'ils entrent naturellement dans le cadre probabiliste que ses stats lui décrivent. Et qu'il ne prendra donc pas en compte dans qu'ils n'auront pas été confirmés pendant plusieurs semaines successives.

Il a des biais, des convictions a priori, là où nos algorithmes ne voient que des faits, des réalités, des données.

Pour toutes ces raisons, il est plus que probable que la pertinence sera plus de leur côté que de celui de l’opérateur humain. 

A chacun son métier. Celui de notre processeur d’IA est de gérer la volumétrie, la complexité et l’exécution quand votre valeur ajoutée est surtout de gérer la stratégie, l’intuition et l’expérimentation.

Pour en être convaincu, rien de mieux qu'un exemple.

 

Un exemple très convaincant

Il y a quelques années de cela, nous avons A/B testé la capacité de notre IA versus la connaissance métier des équipes d’un site qui était alors l’un des tout premiers sites français et dont le nom commençait par Rue et finissait par Commerce.

Les “rayons” du site étaient gérés par des acheteurs qui avaient paramétré plus de 6000 règles manuelles de cross selling (travail de Titan) que nous avons comparé à notre algorithme de cross selling personnalisé. 

La cause fut vite entendue et, après 15 jours seulement, nous arrêtions l’A/B test pour laisser l’IA travailler: elle présentait une sur-performance de 932% de taux d’achat versus les règles manuelles.

A l’impossible nul n’est tenu. Il n’est pas possible pour des opérateurs humains de gérer 24/7 des centaines de règles manuelles, de les définir, de les observer, de les évaluer, de les cleaner, de les renouveler. 

Pour notre processeur d’IA ce sont quelques millièmes de secondes à chaque visite. A peine le temps d’un clignement d’oeil.

 

Conclusion ?

Laissez la machine faire ce qu’elle fait mieux que nous. Laissez-lui gérer la définition et l’adaptation permanente des règles qui permettent d’optimiser votre taux de conversion.

Cela signifie-t-il que vous ne devez paramétrer aucune règle manuelle ? Non, loin de là.

Il existera toujours des situations pour lesquelles vous souhaiterez "by passer" l’IA: accord avec l’un de vos fournisseurs, sur-stock que vous souhaitez traiter de manière dynamique, test que vous avez à coeur de faire...

Mais, au final, en matière de recommandation-produit personnalisée, la délégation à l’IA doit être la règle, les règles manuelles, l’exception.

The Netwave Success Team

 

Nous espérons que cet article vous a intéressé. N’hésitez pas à le partager.

Nous vous donnons rendez-vous dans quelques jours pour décoder ensemble l’erreur N°17.


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Topics: E-commerce, Personnalisation, Les 20 erreurs

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