Jean-Michel Texier (DT, AlloCiné) "L'analyse prédictive nous permet de pousser à l'internaute du contenu personnalisé en fonction de son profil"

Vous êtes actuellement en train de mettre en place un système de recommandation personnalisée. Pourquoi avez-vous choisi la solution proposée par Kxen ?

Les solutions d'analyse prédictive sont généralement utilisées par les banques, la finance, ou la grande distribution. Nos besoins et notre approche sont différents. Lors de sa démonstration, Kxen nous a prouvé bien comprendre cette différence, nos enjeux et notre métier  En outre, il s'agit d'une licence classique, donc pas en mode SaaS, à un prix que je considère abordable pour une telle solution d'analyse prédictive.

 

Pourquoi avoir initié un tel projet ? Allez-vous avoir besoin d'utiliser les cookies pour cette personnalisation des suggestions ?

AlloCiné dispose d'une masse de données conséquente, riche de plus de 100 000 références qui ont recueilli 40 millions de notes d'internautes. L'idée était de pouvoir recommander des films à nos utilisateurs connectés à leur compte, mais aussi aux autres.

Les recommandations reposent d'abord sur les informations dont dispose AlloCiné sur chaque film, ses "tags" qui précisent leur genre, leur réalisateur et leur acteurs, mais aussi leur note et critique attribuées par les internautes.

Ces informations permettent de personnaliser les recommandations, mais il faut aussi savoir les pondérer : un internaute parcourant une fiche sur un film policier de Clint Eastwood sera aussi plus intéressé par d'autres films de Clint Eastwood que d'autres films policiers.  

La solution de Kxen que nous avons retenue intègre ces pondérations pour au final proposer des recommandations personnalisées presque sans rien connaitre de l'internaute... C'était en tout cas le but de la première phase du déploiement, qui aura duré trois mois et s'est achevée en mars dernier.

 

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La description de chaque film donne des éléments, à pondérer, qui aident à personnaliser les recommandations. © Kxen / AlloCiné

En quoi a consisté la deuxième phase ?

Le but de la deuxième phase est de pouvoir personnaliser les recommandations selon le comportement des internautes et celui de la communauté AlloCiné.

La solution de Kxen pourra en effet détecter qu'un internaute a un comportement similaire à celui d'une communauté, en montrant par exemple le même intérêt pour les comédies familiales. Il aura beau être un internaute inconnu pour le site, sa navigation le reliera à ses semblables. La solution de Kxen pourra ainsi prédire ses goûts. Les tests nécessaires pour boucler cette deuxième étape sont presque terminés.

Kxen va aussi nous permettre de personnaliser nos newsletters.

Précision : la solution s'enrichit tous les jours de nouvelles données pour mieux prédire et personnaliser les recommandations.

Enfin lors de la troisième étape, l'analyse prédictive devra aider nos outils de CRM et d'e-mailing. Elle devra notamment nous permettre de personnaliser les newsletters que nous envoyons. L'intégration avec le CRM est déjà en place et les newsletters personnalisées devraient voir le jour en 2012. Ensuite, il est prévu de mieux relier les communautés Facebook aux communautés Allociné pour, là encore, améliorer la personnalisation des recommandations.

 

L'intégration n'a pas dû être simple...

La partie API et technique s'est bien déroulée. Le plus difficile a en fait concerné la partie graphique, mais ce fut un problème lié à notre planning. Le projet Kxen est entré en collision avec la refonte graphique du site, ce qui a pu compliquer le déploiement.

 

Avez-vous identifié des indicateurs pour mesurer le ROI ?

L'outil doit nous aider à augmenter le nombre de pages vues et la durée de visites, notamment celle des internautes qui arrivent depuis Google. Or, des indicateurs suggèrent déjà un ROI puisque le nombre de pages vues est en progression de 9% depuis mars dernier, même si cette progression, n'est pas uniquement à attribuable à l'outil de Kxen, tout comme celle de notre audience.

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