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Ranking par
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PREDIGGO -> PIM – CENTRAL MANGER
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Le module PIM optimizer vient ici en sur couche du PIM existant. Cela permet de venir nettoyer et optimiser les datas produits afin d'avoir une base propre pour le
front.
Importation possible vers le PIM d'origine. La création d'attributs est rapide.
Le module Central Manager permet une gestion des stocks magasins (contextualisation), de regrouper des offres par magasin, par région et de
faire du ranking par magasins, par région également. Regrouper
IA => les rankings sont automatisés, les produits sont scorés (agrégation-pondération de critères). Pour la reco, l'algo se base sur un graph. Pour la
perso, l'aglo se base sur les parcours clients en temps réel.
PREDIGGO -> Search
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Algo "Offlawser" => fonctionnement similaire à l'algo d'elastic "levenstein".
Une meilleure compréhension des mots composés.
Indexation du contenu CMS => édito, conseils.
L'ACP est customisable en fonction des besoins de chaque client. Intégration possible de
bannières.
PREDIGGO -> Pages listes et merch
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Gestion globale des filtres, ranking, tris, liaison possible d'un mot clé avec le contenu d'une page => exemple, terme
"chemise" => on reste sur une page de recherche mais on reprend le ranking de la catégorie. On peut donc avoir des
rankings différents en fonction des typologies de produits.
Personnalisation en fonction du parcours client en temps et aussi si le client est loggé.
La segmentation des clients se fait par écart de prix.
15 algos existent pour la reco. En moyenne, les push produits en reco représentent 15% des ventes (chez les clients
Prediggo).
45 règles métiers possibles pour le ranking => cela dépendre de la data client.
Des règles dites "cocktail" sont réalisables => similaire à Fredhopper. Cela va être une pondération d'attributs.
Les règles de merch peuvent être applicables par heure, jour, magasin, segment de client.
Possible de pousser un push au niveau de la première zone produit => visual merchandising.
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Implémentation
Sur toutes plateformes. A étudier
pour chaque typologie de client.
Solution en mode saas, mais il
est possible de garder ses datas
en local de la part du client.
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en fonction de la taille du
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8 phases:
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devs et équipe métier
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à court terme.
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Performances
+35% d'augmentation du taux de conversion
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  • 3. PREDIGGO -> PIM – CENTRAL MANGER 3 Le module PIM optimizer vient ici en sur couche du PIM existant. Cela permet de venir nettoyer et optimiser les datas produits afin d'avoir une base propre pour le front. Importation possible vers le PIM d'origine. La création d'attributs est rapide. Le module Central Manager permet une gestion des stocks magasins (contextualisation), de regrouper des offres par magasin, par région et de faire du ranking par magasins, par région également. Regrouper IA => les rankings sont automatisés, les produits sont scorés (agrégation-pondération de critères). Pour la reco, l'algo se base sur un graph. Pour la perso, l'aglo se base sur les parcours clients en temps réel.
  • 4. PREDIGGO -> Search 4 Algo "Offlawser" => fonctionnement similaire à l'algo d'elastic "levenstein". Une meilleure compréhension des mots composés. Indexation du contenu CMS => édito, conseils. L'ACP est customisable en fonction des besoins de chaque client. Intégration possible de bannières.
  • 5. PREDIGGO -> Pages listes et merch 5 Gestion globale des filtres, ranking, tris, liaison possible d'un mot clé avec le contenu d'une page => exemple, terme "chemise" => on reste sur une page de recherche mais on reprend le ranking de la catégorie. On peut donc avoir des rankings différents en fonction des typologies de produits. Personnalisation en fonction du parcours client en temps et aussi si le client est loggé. La segmentation des clients se fait par écart de prix. 15 algos existent pour la reco. En moyenne, les push produits en reco représentent 15% des ventes (chez les clients Prediggo). 45 règles métiers possibles pour le ranking => cela dépendre de la data client. Des règles dites "cocktail" sont réalisables => similaire à Fredhopper. Cela va être une pondération d'attributs. Les règles de merch peuvent être applicables par heure, jour, magasin, segment de client. Possible de pousser un push au niveau de la première zone produit => visual merchandising.
  • 6. PREDIGGO https://prediggo.com/ 6 Implémentation Sur toutes plateformes. A étudier pour chaque typologie de client. Solution en mode saas, mais il est possible de garder ses datas en local de la part du client. 5 datas centers => scalable par saison si besoin et choix du nombre de serveurs possibles en fonction de la taille du client. Briques possibles à intégrer, besoin par besoin. Accompagnement 8 phases: => analyse du besoin, cahier des charges => cahier technique => pour les devs et équipe métier =>planning => call hebdo =>intégration =>recette de l'outil par prediggo =>formation sur place (peut aller d'une demi-journée à 2 jours) =>validation client en pre-prod =>prod
  • 7. PREDIGGO https://prediggo.com/nos-prix-des-formules-tarifaires-adaptees-a-vos-besoins/ 7 Administration Coût Interface Admin. Support technique: système de ticket et tel. Niveau 1 = tous les clients Niveau 2 => dev possibles à faire sur l'outil. Niveau 3 => CSM pour accompagner le client et gestion de l'outil possible et mise en place d'opé co à court terme.
  • 8. PREDIGGO https://prediggo.com/customer-succes-notre-approche/ 8 Clients VISA CULTURA => 2M de réfs BONDUELLE LES MOUSQUETAIRES TAPE A L'ŒIL INTERMARCHE => drive, le tout CONFORAMA PONANT ATLAS FOR MEN => 500 000 refs => market place + de 70 clients Performances +35% d'augmentation du taux de conversion +22% d'augmentation de la taille et de la valeur du panier d'achat Le + produit Solution tout en 1. ACP customisable. Perso possible. Sur couche sur le PIM Central Data manager.