Un moteur de personnalisation ML qui note les produits en temps réel — pour le classement du fil, l'upsell panier et la segmentation des campagnes d'une enseigne multi-marques.
Mission représentative — anonymisée et illustrative. Elle décrit le type de problème que nous résolvons et la plateforme que nous construisons, et non des données de performance confidentielles d'un client.
Un détaillant multi-marques avait un fort trafic mais une faible conversion. La découverte produits était générique, les recommandations basées sur des règles, et le ciblage des campagnes peu pertinent selon les segments utilisateurs.
Nous avons déployé un moteur de personnalisation par machine learning qui score les produits en temps réel selon le comportement, l'intention et le contexte de stock. Le moteur pilote le classement du fil d'accueil, les ventes additionnelles panier et la segmentation des campagnes.
Le scoring comportemental en temps réel remplace les recommandations statiques à règles
Le classement personnalisé du fil rend la découverte de produits pertinente pour chaque visiteur
Panier et campagnes s'appuient sur les mêmes signaux d'intention
Une latence de recommandation conçue pour rester basse pendant les sessions d'achat
Conception et réalisation d'une plateforme de traitement des sinistres assistée par IA, qui remplace un flux manuel vieillissant par une saisie numérique, une extraction automatisée des données et un routage par règles.
Stratégie produit, architecture et réalisation d'un SaaS multi-locataires pour la gestion locative — de la vision des fondateurs à une plateforme en production avec paiements de loyer sécurisés.
