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Divertissement et médias - Personnalisation du contenu
Pour:
Gestion des produitsObjectif:
Amélioration de l'expérience client, augmentation des revenusProblème adressé
Les plates-formes de divertissement sont confrontées au défi de maintenir l'engagement des utilisateurs afin de maximiser leur temps sur la plate-forme et de les fidéliser en tant que clients. Des plates-formes telles que Netflix et Spotify ont montré à quel point de bonnes recommandations de contenu conduisent à une excellente expérience utilisateur sur leurs plates-formes. Netflix a rapporté que 75% du contenu regardé sur la plate-forme provient d'une sorte de recommandation, tandis que l'algorithme de recommandation de Spotify facilite 16 millions de découvertes d'artistes par mois. L'activation d'une telle expérience nécessite une grande quantité d'informations sur les profils d'utilisateurs, le comportement des utilisateurs et les éléments de catalogue. L'acquisition de ces informations peut être difficile pour les nouvelles plates-formes avec des données limitées. C'est ce qu'on appelle communément « le problème du démarrage à froid ».
But du cas d'usage
Générer une augmentation significative des conversions et une expérience utilisateur améliorée en fournissant des recommandations et des messages personnalisés aux utilisateurs d'une plate-forme en ligne.
Description
Les systèmes de recommandation existent depuis longtemps. Les implémentations populaires se présentent normalement sous l'une ou une combinaison de deux approches : 1. Filtrage collaboratif, où des aspects similaires des utilisateurs et de leur comportement sont utilisés pour recommander des éléments ; et 2. Filtrage de contenu, où les caractéristiques des articles sont utilisées pour suggérer des articles similaires. Les deux approches impliquent la construction d'un modèle de prédiction à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Jumbo Interactive est un revendeur australien de jeux de loterie. En mettant en œuvre Amplitude Recommend, Jumbo Interactive a pu créer des recommandations et des messages personnalisés basés sur les comportements des utilisateurs sur site les encourageant à prendre d'autres mesures. Grâce à cette approche, Jumbo Interactive a réalisé une augmentation de 158 % des conversions sur une page de paiement en deux mois. Non seulement les mesures commerciales clés ont été améliorées, mais l'expérience globale a été jugée plus amusante et engageante par les parties prenantes.
Données brutes
IA: Percevoir
Apprentissage automatique
IA: Comprendre
Aide à la décision - Personnaliser
Aide à la décision - Recommander
IA: Agir