AffinityML

AffinityML est une extension d’Experience OS et fait partie de l’offre AdaptML^® . Ce module identifie la probabilité d’engagement des utilisateurs et l’applique aux audiences, au ciblage, à l’allocation d’affinités et aux recommandations de produits.

AffinityML est la nouvelle génération du moteur de personnalisation basé sur les affinités Dynamic Yield, alimenté par notre réseau neuronal récurrent (RNN) à mémoire à long terme (LSTM) à la pointe de la technologie.

AffinityML s’entraîne sur la base des modèles et activités historiques de tous les visiteurs de votre site web ou application, et apprend quelles séquences d’événements conduisent finalement aux résultats souhaités (par exemple, l’achat d’un produit). AffinityML se met continuellement à jour avec chaque action de l’utilisateur et applique ses apprentissages pour prédire les attributs du produit pour lesquels un utilisateur donné est susceptible d’avoir des affinités, en temps réel, sur la base de son activité individuelle et des schémas comportementaux généraux observés. 

Comment AffinityML est appliqué

Sur la base de cet apprentissage, si un utilisateur achète un produit qu’il a de grandes chances de n’acheter qu’une seule fois (comme un grand canapé, un four ou un smartphone), le modèle réduit immédiatement l’affinité de cet utilisateur pour les attributs du produit qu’il vient d’acheter et augmente son affinité pour les attributs associés aux produits complémentaires qu’il a de grandes chances d’acheter ensuite (comme les housses de coussins pour le canapé, les plaques pour le four ou les accessoires du téléphone).

De même, si l’utilisateur achète un produit faisant partie d’une catégorie qu’il a de grandes chances de racheter par la suite et à intervalles réguliers (comme des couches réutilisables ou des serviettes en papier), le modèle diminue l’affinité de l’utilisateur pour les attributs associés au produit au moment de l’achat, puis l’augmente à nouveau au bon moment, en fonction de la fréquence d’achat. 

Ces capacités signifient que certains cas d’utilisation fonctionnent particulièrement bien avec AffinityML :

• Apprendre ce que les autres utilisateurs qui ont effectué la même activité (par exemple, ajouter un article au panier) ont également aimé, et l’appliquer automatiquement aux recommandations.
• Sur la base de leurs achats précédents, recommander des articles susceptibles d’intéresser les utilisateurs dans les e-mails de confirmation de commande ou de détails d’expédition.
• Mettre en évidence et trier à nouveau les catégories qui intéressent le plus vos utilisateurs et qui sont susceptibles de les intéresser, même s’ils ne s’engagent pas dans la catégorie.

Implémentation

La transition de notre affinité classique à AffinityML est transparente et ne nécessite aucune implémentation ni aucune mise à jour des campagnes en cours. Les deux moteurs de personnalisation basés sur l’affinité sont responsables du calcul des profils d’affinité des utilisateurs. Ainsi, bien que les profils sous-jacents évoluent et changent continuellement, vos campagnes, expériences et stratégies de recommandation qui utilisent les profils d’affinité ne dépendent pas de la façon dont le profil est calculé. 

Lorsque vous passerez à AffinityML, vous pourrez vous attendre à ce que le nouveau modèle cible des utilisateurs différents de ceux de notre affinité classique. Cela peut entraîner de légères modifications du nombre d’utilisateurs ciblés et de ceux qui sont inclus dans les audiences basées sur les affinités.

Pour activer AffinityML, contactez votre responsable du succès client.

Limites

Actuellement, AffinityML n’est pas pris en charge par les sections qui synchronisent leur flux de produits via l’API. La synchronisation des flux par API sera très prochainement mise en place.