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Développement du système de recommandation pour le E-commerce grâce aux réseaux sociaux.

Le commerce traditionnel a été transformé par l’arrivée du E-commerce. En effet, la vente en ligne représente aujourd’hui 48% des ventes effectuées. Ce nouveau vecteur de vente est devenu très concurrentiel.

Le E-commerce s’étant démocratisé, les moyens de se démarquer doivent évoluer. Des moteurs de recommandations ont été mis en place. Ils sont désormais capables d’analyser l’ensemble des produits achetés par les utilisateurs, dégager des tendances et dégager un profil d’acheteur particulier capable de décrire les habitudes d’achats d’un utilisateur.

La démocratisation de ces techniques pousse toujours plus à se démarquer avec des moyens de ciblage encore plus près du client. Dans ce projet, nous avons cherché à nous démarquer des modèles traditionnels d’historique d’achats en mettant en avant un acteur clef de l’évolution d’internet : les réseaux sociaux. En effet, les utilisateurs échangent leurs informations personnelles (qui ne peuvent pas être directement exploitées à des fins commerciales) et leurs sentiments via notamment des commentaires ou des mentions “j’aime” (pour Facebook notamment).

Nous avons développé deux algorithmes de traitement de données. Le premier est un système de recommandation traditionnel, le second intègre des données analysées provenant du réseau social Facebook.

Grâce à diverses API, nous avons pu analyser les commentaires postés par les clients et déterminer leurs préférences. Les résultats d’analyse ont pu être intégrés à nos recommandations pour suivre les goûts des clients du site concerné.

Pour évaluer nos solutions, nous avons décidé de créer un site d’E-commerce sous PrestaShop en suivant la valorisation Open Source. PrestaShop est un logiciel permettant de créer un site E-commerce rapidement sans avoir à le créer l’intégralité du site: le front office, le back office et la base de données sont déjà prêts à être configurés. Il permet également d’intégrer nos solutions via un “module”. Dans notre module, nous avons intégré nos algorithmes, mais également un mannequin virtuel qui permet d’assortir les tenues en ligne, avec les recommandations de nos deux moteurs.

Une fois mis en place, nous avons pu tester la fiabilité de notre algorithme de recommandation prenant en compte notre algorithme des sentiments et l’analyse de l’historique client.

Nos résultats, qui s’étendent sur des volumes allant de cent à dix mille produits et de cent à dix mille commandes, nous montrent une augmentation du temps de réponse moyen de notre algorithme en fonction du nombre de produits sélectionnés et de commandes réalisées. C’est important temps de réponse est dû au chargement et au traitement des données de la base.

La moyenne des transactions par mois pour un site d’E-commerce est comprise entre 10 et 100. Aussi, 43% des sites d’E-commerce en Europe sont des sites de PME. Ainsi, nos résultats permettent d’espérer pouvoir, une fois en production, avoir un temps d’exécution acceptable par l’utilisateur.

Cependant, il faut prendre en compte deux facteurs sur lesquels nous n’avons pas pu jouer : le nombre d’actions simultanées et le matériel dont pourrait disposer une entreprise. En effet, les tests ont été réalisés sur un même ordinateur, non sur un serveur, et de façon unitaire, soit sans aucune demande en parallèle.

Nous avions conscience de ces limites, c’est aussi pourquoi nous avons choisi d’utiliser PrestaShop où la communauté y est très active. Les retours de la communauté permettraient d’apporter d’éventuels correctifs.

À l’avenir, les travaux que nous avons réalisés pourraient être réutilisés et améliorés. Grâce aux ressources de notre programme, nous pourrions penser à d’autres utilisations, notamment la visualisation des tendances, pour permettre à l’entrepreneur de suivre l’activité de ses clients et l’image de sa marque.

Commentaires

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