Problème & Impact Business

La multiplication des offres et services télécom (forfaits, options, devices, accessoires, services digitaux) crée un paradoxe du choix pour les clients et une complexité de merchandising pour l'opérateur. Les approches de recommandation génériques ("best-sellers", "nouveautés") ignorent les préférences individuelles et génèrent des taux de conversion faibles (<3%). Les clients passent à côté de produits pertinents pour eux, et l'opérateur manque des opportunités de revenus.

L'affinité produit utilise le machine learning pour analyser les comportements d'achat passés, les patterns de navigation, et les similarités entre clients pour recommander les produits à plus forte probabilité de conversion. Cette approche permet de transformer les points de contact digitaux (app, site web, emails) en moteurs de découverte personnalisée, augmentant à la fois la satisfaction client (meilleure expérience) et les revenus (conversion supérieure).

Impact mesuré:

Augmentation de 68% du taux de conversion des recommandations (2.8% → 4.7%)
Hausse de 22% du panier moyen (devices + accessoires)
Génération de 2,4M€ de revenus additionnels annuels
Amélioration de 15% du NPS sur l'expérience d'achat digital

Données & Features Clés

Sources de données principales

Historique transactionnel: Achats produits, services, timing, canal
Navigation web/app: Pages visitées, produits consultés, temps passé, abandons
Profil client: Segment, ARPU, services actifs, démographie
Catalogue produit: Catégories, caractéristiques, prix, disponibilité
Tendances marché: Best-sellers par segment, nouveautés, saisonnalité

Features engineered

Matrice utilisateur-produit (historique interactions)
Embeddings produits (représentation vectorielle des caractéristiques)
Embeddings utilisateurs (représentation vectorielle des préférences)
Score de similarité produit-produit (collaborative)
Score de compatibilité utilisateur-produit (content-based)
Contexte temporel (saisonnalité, événements, promotions)
Popularité par segment (tendances peer group)
Probabilité d'abandon panier

Modèles & Méthodes

Système de recommandation hybride

Collaborative Filtering (Matrix Factorization - ALS): Recommandations basées sur comportements similaires
- "Les clients qui ont acheté X ont aussi acheté Y"
- Précision top 10 recommandations: 38%
- Gère bien les produits populaires et patterns établis
- Limitation: Cold start (nouveaux produits/clients)
Content-Based Filtering (Neural Networks): Recommandations basées sur attributs
- Analyse des caractéristiques produits (prix, catégorie, spécifications)
- Matching avec profil et préférences client
- Résout le problème de cold start
- Précision: 32% (inférieure mais complémentaire)
Hybrid Recommender (Ensemble): Combinaison optimale des approches
- Pondération adaptative selon contexte (nouveau client → content-based)
- Intégration de règles business (marges, stocks, stratégies commerciales)
- Précision finale top 10: 44%
- Diversité des recommandations (éviter l'effet bulle)

Stratégies de recommandation par contexte

Homepage app/site: Top 5 produits haute affinité
Page produit: "Fréquemment acheté avec", "Clients ont aussi regardé"
Panier: Cross-sell accessoires, upgrades, bundles
Email post-achat: Produits complémentaires, consommables
Boutique: Suggestions pour conseillers lors de l'interaction

Intégration Temps Réel

Pipeline de recommandation personnalisée

Événement (visite page, ajout panier) → Enrichissement contexte (session)
    ↓
Scoring affin ité en temps réel (``<50ms``) → Ranking top N produits
    ↓
Filtrage (stock, eligibilité) → Personnalisation affichage
    ↓
Tracking (impression, clic, achat) → Feedback modèle

Optimisations temps réel

Pre-computing: Calcul offline des embeddings et affinités statiques
Feature store: Accès rapide au profil et historique client
Caching: Recommandations pré-calculées pour segments communs
A/B testing: Expérimentation continue des algorithmes

Personnalisation de l'expérience

Ordre de présentation: Produits haute affinité en tête
Messages: "Recommandé pour vous", "Basé sur vos achats"
Visuels: Mise en avant des caractéristiques pertinentes au profil
Prix: Affichage de promotions personnalisées si éligible

KPI & Objectifs de Performance

| Métrique | Cible | Actuel | |----------|-------|--------| | Taux de conversion recommandations | >4.5% | 2.8% → 4.7% | | Taux de clic recommandations | >12% | 8.3% → 13.2% | | Panier moyen | >180€ | 147€ → 179€ | | Revenus via recommandations | 2M€/an | 2.4M€ | | Précision top 10 (hit rate) | >40% | 44% | | Latence API | <50ms p95 | 38ms |

Déploiement & Monitoring

Architecture de recommandation

Batch processing (quotidien): Entraînement modèles, calcul embeddings
Feature store: Synchronisation profils clients, catalogue produits
API de scoring: Endpoint temps réel pour recommandations (<50ms)
Intégration frontend: SDK app/web pour affichage recommandations
Tracking événements: Impressions, clics, ajouts panier, achats

Monitoring de performance

Dashboard: Taux de clic, conversion, revenus par emplacement
Analyse de diversité (éviter recommandations répétitives)
Suivi de la fraîcheur (intégration nouveaux produits)
A/B testing continu des algorithmes et présentations
Ré-entraînement hebdomadaire avec nouvelles interactions

Optimisation business

Calibration des marges (favoriser produits haute marge si affinité comparable)
Gestion des stocks (promouvoir produits en surstock)
Stratégies commerciales (lancement produit, fin de vie)
Analyse de cannibalisation (recommandations vs ventes organiques)

FAQ & Prérequis

Q: Comment gérer le cold start (nouveaux clients/produits)? A: Pour nouveaux clients: content-based filtering basé sur profil démographique et segment. Pour nouveaux produits: analyse des caractéristiques + recommandations à des early adopters identifiés.

Q: Comment éviter l'effet bulle (recommandations toujours similaires)? A: Injection de diversité dans le ranking: 70% affinité pure, 30% exploration (nouveautés, catégories sous-représentées). Calibration du trade-off précision/diversité.

Q: Les recommandations sont-elles explicables au client? A: Oui, chaque recommandation inclut une justification: "Basé sur vos achats précédents", "Populaire parmi les clients comme vous", "Complète bien votre X". Transparency améliore la confiance.

Q: Comment mesurer l'impact incrémental? A: A/B testing avec groupe de contrôle (pas de recommandations personnalisées). Mesure de l'uplift de conversion et revenus. Impact typique: +30-50% de revenus additionnels vs baseline.

Q: Quels sont les prérequis techniques? A: Data warehouse avec historique transactionnel et navigation (6+ mois), catalogue produit centralisé, feature store performant, API de scoring scalable (<50ms), SDK frontend pour intégration, event tracking pour feedback.

Affinité Produits