Des recommandations pertinentes pour améliorer les décisions, les expériences et les résultats
Les systèmes de recommandation utilisent des algorithmes avancés pour analyser les comportements, les données historiques, les préférences, les conditions opérationnelles et les signaux de contexte, et identifier la prochaine option la plus pertinente. Ils peuvent soutenir un large éventail de décisions récurrentes, du choix de produits, de services et de contenus jusqu’aux actions liées à la maintenance, aux pièces de rechange, aux paramètres de
Les systèmes de recommandation peuvent soutenir tout contexte dans lequel des personnes ou des systèmes doivent choisir de façon répétée entre plusieurs options possibles. Dans l’industrie, ils peuvent recommander des interventions de maintenance, des pièces de rechange, des paramètres de processus ou des actions correctives. Dans les services financiers, ils peuvent éclairer les décisions sur le produit ou l’action suivante la plus adaptée. Dans la prestation de services, ils peuvent aider les collaborateurs à identifier la réponse, la ressource ou l’étape suivante la plus appropriée à chaque situation.
Nous partons de la décision ou du résultat que le système doit soutenir, comme améliorer la conversion, renforcer la fidélisation, sélectionner l’intervention appropriée, réduire les temps d’arrêt ou aider les équipes à choisir l’action suivante la plus adaptée. Nous identifions ensuite les données, les contraintes, les règles métier et le type de modèle nécessaires pour que la recommandation reflète le fonctionnement réel de l’organisation.
Tout dépend de la décision à éclairer. Il peut s’agir de l’historique des transactions ou des interactions, d’informations sur les produits ou les services, de données sur les équipements et les processus, des caractéristiques des utilisateurs, de la performance opérationnelle, de la disponibilité, de la capacité ou de signaux de contexte. En général, nous partons des données déjà disponibles dans les systèmes existants et n’identifions des besoins supplémentaires que lorsqu’ils améliorent sensiblement la qualité des recommandations.
L’impact doit être mesuré au regard du résultat que la recommandation vise à améliorer pour l’entreprise. Selon le cas d’usage, la mesure peut inclure des indicateurs comme la conversion, la fidélisation, le taux d’acceptation, le temps de réponse, les temps d’arrêt, la qualité, la productivité, les coûts ou la performance opérationnelle. Les résultats peuvent être comparés à la performance antérieure, à d’autres approches de décision ou, lorsque cela se justifie, à des groupes de contrôle.
Les modèles sont suivis afin de détecter les variations de performance et réentraînés à mesure que de nouvelles données apparaissent. Les règles métier et les contraintes opérationnelles sont également revues périodiquement, afin que les recommandations restent alignées sur les priorités actuelles, les ressources disponibles, les politiques et les conditions de fonctionnement, et ne dépendent pas uniquement de récurrences historiques.
Les recommandations peuvent être intégrées aux systèmes et aux flux de travail que les équipes utilisent déjà, comme le CRM, l’ERP (PGI), les systèmes de maintenance, les applications opérationnelles, les canaux numériques ou les outils internes. L’intégration est conçue en fonction du moment où la décision est réellement prise, afin que les recommandations soutiennent le processus existant et ne se traduisent pas par une application isolée.
