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Recommandations de produits calcule sur vos donnees

Le moteur suggère des articles complémentaires pour le panier en s'appuyant sur l'historique des commandes et le trafic de votre boutique. Les règles d'affichage, définissant ce qui peut être proposé ou exclu, restent entièrement configurées par votre équipe commerciale.

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En pratique

Valide sur votre trafic

Les recommandations n'ont de sens que si leurs resultats sont mesurables. Nous commencons donc par un test sur une fraction du trafic: un groupe de clients voit les suggestions, l'autre conserve la disposition actuelle du site.

Apres 2–3 semaines, nous comparons le panier moyen et le nombre d'articles par commande. Seul ce resultat determine le deploiement du moteur sur l'ensemble de la boutique.

Dans nos deploiements, la hausse du panier moyen atteint de un a plusieurs pour cent. Elle depend de l'assortiment, de la saison et de la qualite des descriptions: une boutique de pieces detachees reagira differemment d'un site de pret-a-porter. Nous ne donnons pas de chiffre arbitraire. Nous fournissons la mesure qui le prouve.

  • Fonctionnement

    Les suggestions reposent sur vos commandes et sur les parcours d'achat: produits achetes ensemble, successions d'achats et articles a eviter pour un panier donne. Une nouvelle reference demarre selon la similarite de categorie et de description, avant de generer son propre historique.

  • Intégrations

    Le moteur s'integre a votre boutique et a votre gestion des stocks pour ne jamais recommander d'articles epuises. Vos donnees de produits et de commandes restent la ou elles se trouvent aujourd'hui. L'infrastructure peut etre hebergee sur votre serveur ou sur un cloud dans l'Union europeenne.

  • Contrôle

    Les listes d'exclusion, les articles a mettre en avant et les marges minimales sont definis par vos equipes, pas par le modele. Le ciblage repose sur les consentements recueillis sur votre site. Un client sans consentement recoit des suggestions basees uniquement sur le contexte de la page.

Problème

Vos clients achetent un seul article puis quittent le site?

Solution HEXART

Le moteur integre a la fiche produit et au panier des suggestions calculees a partir de votre historique de commandes. Nous le lancons d'abord sur une partie du trafic pour mesurer la difference sur les chiffres avant un deploiement global.

Tester sur votre boutique

Questions et réponses

Questions fréquentes

De combien augmente le panier moyen apres le deploiement des recommandations?

Nous ne donnons pas ce chiffre par avance. Dans nos deploiements, la hausse atteint un a plusieurs pour cent et depend de l'assortiment, de la saison et de la qualite des descriptions. Une boutique de pieces detachees reagira differemment d'un site de mode. Nous fournissons la mesure precise pour votre activite.

Comment verifiez-vous l'efficacite reelle du moteur?

Par un test sur une fraction du trafic: un groupe de clients voit les suggestions, l'autre conserve la disposition actuelle du site. Apres 2–3 semaines, nous comparons le panier moyen et le nombre d'articles par commande. Ce resultat valide seul le deploiement sur l'ensemble du site.

Le systeme recommande-t-il des articles en rupture de stock?

Non. Il se connecte a la boutique et au systeme de gestion des stocks pour verifier la disponibilite avant d'afficher une suggestion. Les listes d'exclusion, les articles prioritaires et les marges minimales restent parametres par votre equipe, jamais par le modele.

Qu'en est-il du profilage et du consentement?

Nous basons le profilage sur les consentements recueillis sur le site. Un client qui refuse le consentement reçoit des suggestions basées uniquement sur le contexte de la page. Les données sur les produits et les commandes restent là où elles sont aujourd'hui. Le moteur peut être déployé sur votre serveur ou dans le cloud au sein de l'Union européenne.

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Paul Lazniak

Fondateur de HEXART

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Nous présentons des solutions opérationnelles avant de les détailler. Indiquez votre besoin: film, environnement XR, système IA ou identité de marque.

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Catalogue des déploiements

Systèmes et outils connexes

Voir tout le catalogue

  • Analyse des avis clients

    Les retours sur vos produits sont dispersés sur plusieurs plateformes et personne n'a le temps de tout lire. Le système centralise tous les avis, les regroupe par thématique et identifie les tendances émergentes semaine après semaine.

  • Automatisation des campagnes vidéo

    Un seul tournage, puis des semaines de déclinaisons pour chaque marché, langue et format. Nous concevons un template de rendu qui génère les variantes suivantes en quelques heures. Le marketing sélectionne celles à diffuser.

  • Optimisation des prix en e-commerce

    Le systeme calcule le prix a partir de vos couts, de la marge cible et du rythme de vente de la reference, sans calquer les tarifs des concurrents. Le recalcul s'execute au moins une fois par jour, a l'heure fixee. Votre equipe definit les fourchettes et les seuils d'approbation.

  • Traduction de boutique en ligne par l'IA

    Fiches produits, noms de catégories et requêtes clés locales: le modèle traduit par lots, de 100 à 5 000 enregistrements par jour. La vitesse dépend de l'analyse conjointe des visuels. Votre équipe valide les versions prêtes et priorise les marchés cibles.

  • Optimisation SEO massive pour boutiques en ligne

    Une boutique de 5 000 fiches produit n'aura jamais de titres et de descriptions rediges a la main. Le systeme les genere par lots a partir de vos donnees produit. Un redacteur valide et publie les contenus pertinents.