Un moteur de recommandation en seulement 10 jours.

Contexte

ManoMano est une marketplace française spécialisée dans le bricolage et le jardinage. Elle souhaitait augmenter le nombre moyen d’articles par panier. Nous avons détecté les similitudes entre les photos catalogue en utilisant un réseau de neurones convolutifs fourni par la librairie open-source opencv.

Le challenge

Nous avons créé un moteur de recommandation qui a augmenté le taux de conversion de 1,7% en 2 semaines. 

Pour le mettre en place rapidement pour 10 catégories de produits, nous avons utilisé une solution simple et efficace : un réseau de neurones appelé VGG16, déjà disponible et pré-entraîné.

La solution

Nous avons développé des moteurs de recommandation, y compris un qui utilise la reconnaissance d'image pour suggérer des produits similaires à ceux recherchés par les visiteurs.

Pour garantir la qualité des recommandations face à l'augmentation des ventes, nous avons suivi les plaintes du service client. Nous avons nettoyé ces données et les avons intégrées dans une base de données accessible aux analystes et à un tableau de bord de Business Intelligence connecté à notre datalake.

Les résultats

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