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Un marketing de la prescription
à l'heure des moteurs de recommandations
Christophe Benavent
Professeur à l'Université Paris Ouest
Picom 23 septembre
@benavent
Toujours d'actualités mais des
technos déjà anciennes....
● 26 juin 2014 : SearchXPR lève 2 millions d'euros pour son moteur de
recommandation produit émotionnel
● 4 juin 2014 : Moteur de recommandation : pourquoi Target2Sell lève 1,4 million
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● Notes et avis de consommateurs
● Avis d'experts
● Wish list
● Chart
● Search engine
● Folksonomies
● Labels et tags
● Filtres et agent de recommandation
● Systèmes de Recommandations….
Stenger (2006)
Trois grandes formes de
prescription
● Contextuelle :
– s'appuyer sur des éléments de contexte
● Comportementale :
– s'appuyer sur l'historisation des comportements
● Sociale
– Exploiter les préférences des «  voisins »
– Social proof ( Cialdini)
Les fonctions d'un moteur de
recommandation
Comparaison avec les moteurs de
recherche
typologie
Les données
Classification des modèles
Les principaux algorithmes
● CF + KNN ● SVD
Les critères d'évaluation
● Précision (accuracy)
– Nps/Ns
● Rappel (recall)
– Nps/Np
● RMSE
Serendipidity
● La précision et le recall génèrent souvent des
solutions triviales => nécessité d'introduire de la
« diversité »
● Deux approches :
– Community- aware : pondérer le classement en
fonction de l'entropie d'un item à travers les
communautés.
– Bubble -aware : pondérer le classement en fonction
du non-regroupement (declustering des items)
● Interpolation : r = λ Basic + (1-λ) Entropic
Evaluation de l'expérience
La spécificité de l'achat électronique
● Avec une
recommandation on
compare à la dernière
alternative, sans à
l'ensemble des
alternatives
La recommandation réduit la
recherche ( Dellaert et Haübl, 2012)
Consommateurs et agent de
recommandations
(Fitzsimons & lehmann 2004)
● Le mécanisme de la réactance (Brehm)
●
Assimilation et constraste
● Contexte : des CD
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ou non
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● Anticipation et réduction des coût cognitifs
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● Où commence la persuasion ?
● Quelle place pour l'architecture des choix
(Nudges)
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● Le paradoxe des recommandations : réduire
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client
● Des critères fondamentaux : expertise,
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● Trouver le bon mix : exploration/ exploitation.
● La discipline de la recommandation : tester,
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● L'enjeu de l'acceptabilité (légitimité)

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De la prescription à la Recommandation

  • 1. Un marketing de la prescription à l'heure des moteurs de recommandations Christophe Benavent Professeur à l'Université Paris Ouest Picom 23 septembre @benavent
  • 2. Toujours d'actualités mais des technos déjà anciennes.... ● 26 juin 2014 : SearchXPR lève 2 millions d'euros pour son moteur de recommandation produit émotionnel ● 4 juin 2014 : Moteur de recommandation : pourquoi Target2Sell lève 1,4 million d'euros
  • 5.
  • 8. Un marketing de la prescription Distributeur O1 O3 O2 Client Intermédiation : réduction des coûts logistiques Prescripteur Prescription : réduction des coûts cognitifs Hatchuel : prescription de fait, technique et de jugement ( réduction d'incertitude) Benghozi : marché de la prescription Thèse de Stenger référencement
  • 9. De nombreux dispositifs ● Notes et avis de consommateurs ● Avis d'experts ● Wish list ● Chart ● Search engine ● Folksonomies ● Labels et tags ● Filtres et agent de recommandation ● Systèmes de Recommandations….
  • 11. Trois grandes formes de prescription ● Contextuelle : – s'appuyer sur des éléments de contexte ● Comportementale : – s'appuyer sur l'historisation des comportements ● Sociale – Exploiter les préférences des «  voisins » – Social proof ( Cialdini)
  • 12. Les fonctions d'un moteur de recommandation
  • 13. Comparaison avec les moteurs de recherche
  • 16.
  • 18. Les principaux algorithmes ● CF + KNN ● SVD
  • 19. Les critères d'évaluation ● Précision (accuracy) – Nps/Ns ● Rappel (recall) – Nps/Np ● RMSE
  • 20. Serendipidity ● La précision et le recall génèrent souvent des solutions triviales => nécessité d'introduire de la « diversité » ● Deux approches : – Community- aware : pondérer le classement en fonction de l'entropie d'un item à travers les communautés. – Bubble -aware : pondérer le classement en fonction du non-regroupement (declustering des items) ● Interpolation : r = λ Basic + (1-λ) Entropic
  • 22. La spécificité de l'achat électronique ● Avec une recommandation on compare à la dernière alternative, sans à l'ensemble des alternatives
  • 23. La recommandation réduit la recherche ( Dellaert et Haübl, 2012)
  • 24. Consommateurs et agent de recommandations (Fitzsimons & lehmann 2004) ● Le mécanisme de la réactance (Brehm) ●
  • 25. Assimilation et constraste ● Contexte : des CD familiers et non familiers présentés ou non ● Une information spécifique est donnée ou non (échantillon)
  • 27. Le champs de la prescription ● Anticipation et réduction des coût cognitifs (Predictif) ● Réduction de l'incertitude (le conseil...) ● Où commence la persuasion ? ● Quelle place pour l'architecture des choix (Nudges)
  • 28. Conclusion ● Le paradoxe des recommandations : réduire les coûts de recherche mais limiter le parcours client ● Des critères fondamentaux : expertise, crédibilité, expérience... ● Trouver le bon mix : exploration/ exploitation. ● La discipline de la recommandation : tester, encore tester. ● L'enjeu de l'acceptabilité (légitimité)