Un guide pratique des recommandations basées sur les sessions en 2025

Soyons honnêtes : la plupart de la « personnalisation » que nous voyons en ligne est un peu à côté de la plaque. Vous achetez une paire de chaussettes une fois, et soudainement, toute votre expérience en ligne pour les six prochains mois se transforme en un marathon de chaussettes non-stop. Le problème, c'est que la personnalisation à l'ancienne est obsédée par votre passé, ignorant complètement ce dont vous avez réellement besoin à l'instant T.

Mais il existe une manière bien plus intelligente de deviner ce que quelqu'un veut sur le moment : les recommandations basées sur la session. Toute cette approche consiste à se concentrer sur le présent, en faisant une supposition éclairée sur la prochaine action d'un utilisateur en fonction de ce qu'il fait lors de sa visite actuelle.

Ce guide vous expliquera ce que sont les recommandations basées sur la session, pourquoi elles sont importantes pour quiconque travaille dans le e-commerce ou le support client, et comment vous pouvez obtenir des résultats similaires et puissants sans avoir besoin d'une énorme équipe d'ingénieurs.

Que sont les recommandations basées sur la session ?

Les recommandations basées sur la session consistent à prédire la prochaine action d'un utilisateur en fonction de ses clics et de ses actions au cours d'une seule visite continue. Imaginez simplement une « session » comme une visite unique sur votre site web, incluant chaque produit consulté, chaque recherche effectuée et chaque article ajouté au panier pendant cette période.

C'est un changement total par rapport aux méthodes traditionnelles comme le filtrage collaboratif, qui reposent sur des profils d'utilisateurs à long terme et des tonnes de données historiques. Vous l'avez vu un million de fois, c'est la logique classique du « les personnes qui ont acheté ceci ont aussi acheté cela ». Et bien que cela ait son utilité, c'est inutile pour les visiteurs nouveaux ou anonymes. Si vous ne savez pas qui est la personne, vous ne pouvez rien recommander. C'est ce que les gens du secteur appellent le problème du « démarrage à froid ».

Les modèles basés sur la session résolvent élégamment ce problème en se concentrant sur le contexte actuel. C'est comme un très bon vendeur en magasin. Il n'a pas besoin de tout votre historique d'achats pour être utile. Il écoute simplement ce que vous demandez et regarde ce que vous consultez maintenant pour faire une suggestion intelligente. En analysant ce qu'un utilisateur fait en temps réel, ces systèmes peuvent offrir des prédictions pertinentes dès le premier clic, qu'il s'agisse d'un client fidèle ou d'un visiteur novice.

Comment fonctionnent réellement les recommandations basées sur la session ?

La véritable ingéniosité ici réside dans le fait de traiter le parcours d'un utilisateur comme une séquence d'événements. L'ordre des clics, par exemple sur une chemise bleue, puis sur un jean, puis sur des bottes marron, raconte une histoire sur ce que cette personne essaie de faire.

L'objectif principal est ce qu'on appelle la « prédiction du prochain événement ». Si les actions d'un utilisateur sont « a consulté l'article A, puis l'article B », le travail du système est de déterminer l'étape suivante la plus probable. Va-t-il regarder l'article C, ou ajouter quelque chose à son panier ?

À bien des égards, les data scientists traitent cela comme un problème de langage. Ils considèrent la « session » d'un utilisateur comme une « phrase » et les « articles » avec lesquels il interagit comme des « mots ». Cela leur permet d'utiliser de puissants modèles d'IA, dont beaucoup ont été initialement conçus pour comprendre le langage humain, afin d'apprendre les relations entre les articles. Par exemple, un modèle comprend rapidement que les « chaussures de course » et les « chaussettes de sport » ont tendance à apparaître dans la même « phrase », ce qui en fait une paire logique à recommander ensemble.

Les données dont il a besoin sont simples et immédiates :

• Interactions de l'utilisateur: Clics, vues, ajouts au panier, achats.

• Timing : Ce que quelqu'un a regardé il y a 30 secondes est bien plus pertinent que ce qu'il a vu il y a 10 minutes.

• Aucun historique nécessaire : Cela fonctionne sans profils d'utilisateur, sans données de connexion, ni ces cookies de suivi un peu effrayants.

C'est exactement comme cela que pense un agent de support IA moderne. Il examine la « session », la question d'un client et le contexte qui l'entoure, pour prédire le meilleur « prochain événement ». Cela pourrait être de donner la bonne réponse, de signaler le ticket à un humain ou de rechercher des informations sur une commande. Avec un outil comme eesel AI, vous pouvez extraire des connaissances de votre service d'assistance, de vos documents internes et de vos anciens tickets, ce qui aide ces prédictions à devenir incroyablement précises et réellement utiles.

eesel AI se connecte à toutes les sources de connaissances de votre entreprise pour fournir un support précis et contextuel, ce qui est une application pratique des recommandations basées sur la session.

Pourquoi les recommandations basées sur la session sont si importantes pour l'expérience client moderne

Penser en termes de sessions ne consiste pas seulement à montrer aux gens des produits plus pertinents. Il s'agit d'améliorer l'expérience client globale de manière à réellement aider votre entreprise.

Voici pourquoi c'est si important :

Comment les recommandations basées sur la session résolvent le problème du « démarrage à froid »

C'est le gain le plus immédiat. Vous pouvez donner aux nouveaux visiteurs des suggestions utiles dès leur premier clic. Pour une boutique en ligne, cela signifie qu'une nouvelle personne est plus susceptible de trouver ce qu'elle cherche et de faire un achat. Pour un portail de support, cela signifie qu'un utilisateur anonyme obtient une réponse directe d'un chatbot au lieu de se perdre dans un labyrinthe de FAQ. C'est un moyen simple de réduire les taux de rebond et de faire une excellente première impression.

S'adapter à ce que les clients veulent maintenant

Les besoins d'un client changent constamment. La personne qui achète un cadeau d'anniversaire pour un enfant aujourd'hui pourrait chercher un nouvel ordinateur portable pour le travail demain. Les anciens systèmes basés sur les profils restent coincés dans le passé, continuant à proposer des recommandations de jouets bien après l'anniversaire. Les modèles basés sur la session s'adaptent à la volée car ils ne se soucient que de ce qui se passe à l'instant présent, garantissant que l'expérience semble toujours fraîche et pertinente.

Faire avancer les objectifs commerciaux

Quand vous montrez aux gens ce qu'ils veulent, au moment où ils le veulent, de bonnes choses ont tendance à se produire.

• Des taux de conversion plus élevés : Guider un utilisateur vers le bon produit ou la bonne réponse au bon moment conduit directement à plus de ventes et à des clients plus satisfaits.

• Un meilleur engagement : Une expérience fluide et personnalisée maintient les gens sur votre site plus longtemps et les encourage à explorer.

• Une plus grande fidélité client : Les gens remarquent et apprécient lorsqu'une marque répond à leurs besoins immédiats sans être intrusive. Cela renforce la confiance et leur donne envie de revenir.

Une manière plus respectueuse de la vie privée de personnaliser

À l'ère du RGPD et du sentiment général de malaise face au suivi des données, c'est un énorme avantage. Comme ces méthodes n'ont pas besoin de suivre les utilisateurs sur le long terme ni de stocker des tonnes de données personnelles, elles offrent un moyen de personnaliser l'expérience qui respecte la vie privée des utilisateurs.

Les casse-têtes de la mise en œuvre des recommandations basées sur la session (et une voie plus intelligente)

Bien que l'idée soit excellente, la réalité de la construction ou de l'achat d'un moteur de recommandation traditionnel est pleine de problèmes auxquels la plupart des équipes ne sont pas préparées. C'est une chose de lire sur le sujet, mais c'en est une autre de le faire fonctionner.

La complexité technique et la barrière des coûts

Tout d'abord, construire ces systèmes n'est pas un projet de week-end. Cela nécessite une équipe spécialisée de data scientists et d'ingénieurs en machine learning, ainsi qu'un investissement sérieux en puissance de calcul. Les modèles que vous lisez dans les articles académiques, des choses avec des noms comme les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et les Transformers, sont incroyablement complexes et hors de portée pour la plupart des entreprises.

Même si vous choisissez une solution prête à l'emploi d'un grand fournisseur de cloud comme Amazon Personalize ou le désormais retiré Azure AI Personalizer, vous n'êtes pas tiré d'affaire. Ces plateformes impliquent souvent des configurations compliquées, une tarification confuse qui peut devenir incontrôlable, et le risque de vous retrouver enfermé dans l'écosystème d'un seul fournisseur. Vous finissez par confier une partie essentielle de votre expérience client à une boîte noire sur laquelle vous avez très peu de contrôle.

Le problème des connaissances en silo

Voici le plus grand angle mort de l'approche traditionnelle : les moteurs de recommandation sont excellents pour suggérer des produits, mais ils sont perdus lorsque la véritable intention d'un utilisateur concerne tout autre chose. Et s'il a une question de support, un problème de facturation ou une idée de fonctionnalité ?

Les véritables connaissances de votre entreprise ne se trouvent pas seulement dans une base de données de produits. Elles sont dispersées partout : dans votre base de connaissances, vos anciens tickets de support, vos wikis internes sur Confluence ou Google Docs, et même dans les conversations Slack de votre équipe. Un moteur de recommandation standard ne peut toucher à rien de tout cela. Cela conduit à une expérience déconnectée où votre site web peut recommander le produit parfait, mais votre chatbot ne peut pas répondre à une simple question sur la politique de retour.

Cette infographie sur l'intégration des connaissances montre comment les outils d'IA modernes surmontent le problème des connaissances en silo mentionné dans les recommandations basées sur la session.

Une alternative moderne : Appliquer l'intelligence de session au support

Pour la plupart des entreprises, l'objectif final n'est pas seulement de recommander un autre produit, mais de recommander la bonne solution. C'est là que les plateformes modernes de support IA changent complètement la donne.

eesel AI vous offre un moyen pratique d'utiliser les idées fondamentales de l'intelligence basée sur la session sans le travail d'ingénierie exténuant. Au lieu d'essayer de deviner le prochain produit que quelqu'un pourrait acheter, il se concentre sur ce qui compte vraiment : trouver la bonne réponse ou action pour résoudre son problème sur-le-champ.

Il se connecte à toutes vos sources de connaissances en quelques clics seulement, ce qui est à des années-lumière des moteurs de recommandation rigides et en silo. Il apprend de tout votre historique de tickets Zendesk ou Freshdesk, de vos pages Confluence et de vos Google Docs. Il se met automatiquement à jour sur la voix de votre marque et le contexte de votre entreprise, apprenant de chaque « session » passée (ou ticket) pour donner des réponses super pertinentes.

Et vous pouvez oublier les projets de mise en œuvre longs et pénibles. La configuration avec eesel AI est entièrement en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance, le diriger vers vos documents et avoir un agent IA fonctionnel prêt en quelques minutes. Pas d'appels commerciaux obligatoires ni d'attente pour une équipe d'ingénieurs.

L'une des plus grandes craintes avec l'IA est de lancer quelque chose qui donne des réponses terribles. Le mode de simulation d'eesel AI élimine ce risque. Vous pouvez tester votre configuration sur des milliers de vos tickets passés dans un environnement sûr. Vous verrez exactement comment il aurait répondu, ce qui vous donnera une prévision claire de ses performances et de vos économies potentielles avant même qu'il ne parle à un client en direct. Cela vous permet de commencer petit, peut-être en automatisant un seul type de ticket, puis de vous étendre à mesure que vous voyez les résultats.

Le mode de simulation d'eesel AI offre un moyen sans risque de tester les performances de l'IA, une approche plus intelligente que la mise en œuvre traditionnelle des recommandations basées sur la session.

De la recommandation de produits à la fourniture de solutions

Comprendre ce dont un utilisateur a besoin sur le moment est la clé d'une excellente expérience client. Alors que les recommandations traditionnelles basées sur la session ont principalement consisté à trouver le prochain produit à vendre, l'idée de base de la compréhension contextuelle en temps réel est encore plus puissante lorsqu'on l'applique au support client.

L'avenir de l'interaction client ne consiste pas seulement à montrer aux gens quoi acheter ensuite ; il s'agit de leur donner les réponses dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin. Il s'agit de résoudre les problèmes instantanément et de transformer les moments frustrants en moments heureux. Si vous êtes prêt à aller au-delà des recommandations de base et à commencer à fournir des solutions intelligentes et immédiates, il est temps de voir ce qu'une plateforme de support IA dédiée peut faire.

Essayez eesel AI gratuitement et vous pourrez déployer un agent IA qui apprend de vos connaissances existantes en moins de cinq minutes.