L'ordinateur qui comprend les clients

Le département d'informatique de la Haute école spécialisée de Lucerne utilise un logiciel sophistiqué pour réduire le taux d'abandon des achats en ligne.Les ordinateurs fonctionnent selon des critères difficiles. Ils ne comprennent pas les demandes qui explorent les préférences, telles que "une voiture rouge serait bien, une bleue ferait aussi l'affaire". Le projet "PrefCom" (Preference-driven product search and customer profiling for e-commerce applications), mené par le département d'informatique de la Haute école spécialisée de Lucerne en collaboration avec [...]

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Le département d'informatique de la Haute école spécialisée de Lucerne utilise un logiciel sophistiqué pour réduire le taux d'annulation des achats en ligne.Les ordinateurs fonctionnent selon des critères stricts. Ils ne comprennent pas les demandes qui explorent les préférences, telles que "une voiture rouge serait bien, une bleue ferait aussi l'affaire". Le projet "PrefCom" (Preference-driven product search and customer profiling for e-commerce applications), mené par le département d'informatique de la Haute école spécialisée de Lucerne en collaboration avec le fournisseur de services web lucernois Arcmedia, vise à changer cette situation. L'objectif est de rendre le commerce sur Internet plus convivial. Les clients peuvent utiliser ce logiciel pour formuler et pondérer leurs critères de sélection, c'est-à-dire leurs préférences, et soumettre des demandes variables. Le logiciel pourrait trouver un bijou qui coûte un peu plus cher mais qui correspond parfaitement à la requête, une robe moins chère qui est travaillée dans la deuxième couleur préférée, ou un appartement qui se trouve un peu en dehors du quartier souhaité mais qui correspond au prix de location ciblé.Recherchez votre couleur préférée et vos modèles préférés"L'ordinateur pèse les offres les unes par rapport aux autres", explique Roland Christen, responsable technique du projet "PrefCom". "Un produit gagne contre un autre s'il n'est pas plus mauvais dans un attribut et meilleur dans au moins un autre". Dans les versions de démonstration qui recherchent les offres actuelles de voitures d'occasion, on peut choisir entre "élevé", "bas" ou "environ 10 000 francs" pour le prix. Une requête sur la couleur est quelque chose comme "Rouge > toutes les autres", ce qui revient à dire : "Le rouge est ma couleur préférée. Si ce n'est pas rouge, je me fiche de la couleur." Vous pouvez préférer ou rejeter des couleurs ou des types de voitures comme les SUV ou les cabriolets, et ajuster le prix et la puissance à l'aide d'un curseur. L'ordinateur élimine de plus en plus d'offres ; il ne reste que les meilleures, les gratte-ciel d'une ligne d'horizon. L'équipe de Marc Pouly et Roland Christen, spécialisée dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, a également réussi à accélérer la recherche basée sur les préférences avec le langage de base de données standard SQL en utilisant des boucles imbriquées dites "en bloc", afin que les clients ne se désistent pas parce que la requête prend trop de temps.Soutien aux vendeurs et aux clients Les nouveaux algorithmes reconnaissent également les similitudes entre les produits et proposent des alternatives : Des voitures ayant une consommation de carburant similaire, des vêtements ayant une coupe similaire ou des bijoux ayant un design similaire. C'est un avantage, notamment pour les petits marchés comme la Suisse, où les correspondances exactes ne sont pas si nombreuses. Et sans aucune information sur le client, le site web peut faire des recommandations du type "Vous avez regardé le produit A, vous pourriez aimer le produit B". "C'est un moyen de promouvoir des produits qui viennent d'arriver sur le marché", explique Davide Cortese, directeur général d'Arcmedia. Les sites web qui utilisent ces algorithmes peuvent également montrer aux vendeurs en magasin les produits qu'ils peuvent proposer aux clients. Les magasins gagnent de l'espace si l'ordinateur suggère également des produits provenant de l'entrepôt.Les informaticiens de la Haute école spécialisée de Lucerne ont en grande partie terminé leurs travaux sur l'algorithme. Arcmedia continuera notamment à peaufiner l'interface utilisateur jusqu'à l'automne 2017, lorsque "PrefCom", soutenu par la Commission pour la technologie et l'innovation (CTI), sera prêt pour ses premiers magasins. Un fournisseur de bijoux et un agent immobilier, par exemple, ont déjà manifesté leur intérêt.
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L'ordinateur qui comprend les clients

Une équipe de recherche du département d'informatique de la Haute école spécialisée de Lucerne veut rendre le commerce sur Internet plus convivial. Elle enseigne aux logiciels de commerce électronique à pondérer les critères de sélection des clients afin d'optimiser les résultats des recherches et les recommandations. Cela pourrait réduire le taux d'abandon des achats en ligne.

Arcmedia fuer Forschung 2

Les ordinateurs fonctionnent selon des critères stricts. Ils ne comprennent pas les demandes qui explorent les préférences, telles que "une voiture rouge serait bien, une bleue ferait aussi l'affaire". Le projet "PrefCom" (Preference-driven product search and customer profiling for e-commerce applications), mené par le département d'informatique de la Haute école spécialisée de Lucerne en collaboration avec le fournisseur de services web lucernois Arcmedia, vise à changer cette situation. L'objectif est de rendre le commerce sur Internet plus convivial. Les clients peuvent utiliser ce logiciel pour formuler et pondérer leurs critères de sélection, c'est-à-dire leurs préférences, et soumettre des demandes variables. Le logiciel pourrait trouver un bijou qui coûte un peu plus cher mais qui correspond parfaitement à la requête, une robe moins chère qui est travaillée dans la deuxième couleur préférée, ou un appartement qui se trouve un peu en dehors du quartier souhaité mais qui correspond au prix de location ciblé.

Recherchez votre couleur préférée et vos modèles préférés

"L'ordinateur pèse les offres les unes par rapport aux autres", explique Roland Christen, responsable technique du projet "PrefCom". "Un produit gagne contre un autre s'il n'est pas plus mauvais dans un attribut et meilleur dans au moins un autre". Dans les versions de démonstration qui recherchent les offres actuelles de voitures d'occasion, on peut choisir entre "élevé", "bas" ou "environ 10 000 francs" pour le prix. Une requête sur la couleur est quelque chose comme "Rouge > toutes les autres", ce qui revient à dire : "Le rouge est ma couleur préférée. Si ce n'est pas rouge, je me fiche de la couleur." Vous pouvez préférer ou rejeter des couleurs ou des types de voitures comme les SUV ou les cabriolets, et ajuster le prix et la puissance à l'aide d'un curseur. L'ordinateur élimine de plus en plus d'offres ; il ne reste que les meilleures, les gratte-ciel d'une ligne d'horizon. L'équipe de Marc Pouly et Roland Christen, spécialisée dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, a également réussi à accélérer la recherche basée sur les préférences avec le langage de base de données standard SQL en utilisant des boucles imbriquées dites "en bloc", afin que les clients ne se désistent pas parce que la requête prend trop de temps.

Soutien aux vendeurs et aux clients

Les nouveaux algorithmes reconnaissent également les similitudes entre les produits et proposent des alternatives : Des voitures ayant une consommation de carburant similaire, des vêtements ayant une coupe similaire ou des bijoux ayant un design similaire. C'est un avantage, notamment pour les petits marchés comme la Suisse, où les correspondances exactes ne sont pas si nombreuses. Et sans aucune information sur le client, le site web peut faire des recommandations du type "Vous avez regardé le produit A, vous pourriez aimer le produit B". "C'est un moyen de promouvoir des produits qui viennent d'arriver sur le marché", explique Davide Cortese, directeur général d'Arcmedia. Les sites web qui utilisent ces algorithmes peuvent également montrer aux vendeurs en magasin les produits qu'ils peuvent proposer aux clients. Les magasins gagnent de l'espace lorsque l'ordinateur suggère également des produits en stock. Les informaticiens de la Haute école spécialisée de Lucerne ont en grande partie terminé leurs travaux sur l'algorithme. Arcmedia continuera notamment à peaufiner l'interface utilisateur jusqu'à l'automne 2017, lorsque "PrefCom", soutenu par la Commission pour la technologie et l'innovation (CTI), sera prêt pour ses premiers magasins. Un fournisseur de bijoux et un agent immobilier, par exemple, ont déjà manifesté leur intérêt.

Image : Université des sciences appliquées et des arts de Lucerne

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