Décoder les intentions des utilisateurs dans le e-commerce

Comprendre ce que veulent les acheteurs en ligne, c’est pas toujours simple. Imagine aller dans un magasin où les gens prennent des choses sans jamais dire pourquoi ; tu serais là à deviner leurs intentions. C’est le défi que rencontrent les plateformes en ligne chaque jour. Les utilisateurs ont des motivations derrière leurs actions, et ces motivations sont pas toujours claires. C’est là que les graphes de connaissance d’intention entrent en jeu. Ils visent à relier ce que les utilisateurs font à ce qu’ils veulent vraiment.

#Qu'est-ce qu'un Graphe de Connaissance d'Intention ?

Imagine une carte, mais au lieu de routes et de villes, elle montre les intentions des utilisateurs et les connexions entre elles. Un graphe de connaissance d'intention organise les infos sur les actions d'un utilisateur et leurs désirs associés. Par exemple, si quelqu'un cherche des costumes d'Halloween, ce graphe peut montrer qu'il pourrait aussi être intéressé par des décorations ou des fournitures de fête.

#Pourquoi a-t-on besoin de ces graphes ?

Quand un client fait défiler des produits ou cherche en ligne, il laisse derrière lui une trace de données. Pourtant, les systèmes existants se concentrent souvent trop sur les articles eux-mêmes plutôt que de comprendre les raisons sous-jacentes des actions des utilisateurs. C’est comme se concentrer sur la couverture d’un livre sans se soucier de l’histoire à l’intérieur. En modélisant les intentions des utilisateurs, les entreprises peuvent améliorer les Recommandations de produits et rendre l'expérience de shopping beaucoup plus fluide.

#Le Cadre

Pour relever ce défi, un cadre a été développé pour créer des graphes de connaissance d'intention à partir des comportements des utilisateurs. Ça fonctionne en trois étapes simples :

1. Création d'Intention : Ici, on jette un œil à ce que les utilisateurs ont vu ou acheté et on pense aux intentions possibles derrière leurs actions. Pense à lire entre les lignes.

2. Conceptualisation : Cette étape consiste à regrouper les intentions liées en concepts plus larges. Par exemple, l'intention de trouver un fauteuil de bureau pourrait se relier à des fournitures de bureau en général.

3. Classification des relations : Enfin, on crée des connexions entre ces intentions basées sur le bon sens. Ça aide à établir des relations entre ce que les gens veulent et leurs actions.

#Construire le Graphe

En utilisant un ensemble de données d'Amazon, un gros graphe contenant 351 millions de liens a été construit. Ce graphe n’est pas juste grand ; il est intelligent ! Il capture divers types de connexions, comme :

• Relations Asynchrones : Elles montrent des intentions qui surviennent à des moments différents, comme penser à acheter un cadeau de Noël avant l'achat réel.

• Relations Synchrones : Celles-ci illustrent des intentions qui se produisent simultanément, comme rechercher des chaussures tout en cherchant une robe.

• Relations Causales : Ce type relie les intentions basées sur la cause et l'effet, comme vouloir cuisiner le dîner parce que tu as acheté des ingrédients plus tôt.

#Applications Pratiques

Maintenant, tu te demandes peut-être, "Comment cela m'affecte-t-il ?" Eh bien, les applications sont nombreuses :

• Recommandations de Produits : Avec une compréhension plus claire des intentions des utilisateurs, les plateformes peuvent suggérer des produits qui correspondent mieux à ce que tu cherches. Au lieu de proposer des articles au hasard, le système peut faire des suppositions éclairées.

• Recommandations Basées sur la Session : Pour les utilisateurs qui visitent un magasin en ligne pour la première fois, le système peut se concentrer sur ce qu'ils pourraient vouloir en fonction de leur session de navigation.

#Le Défi avec les Intentions des Utilisateurs

Le plus compliqué, c’est de connecter les intentions des utilisateurs. Par exemple, si quelqu'un cherche un tapis de course, il pourrait aussi avoir besoin de chaussures de course ou d'une bouteille d'eau. Modéliser ces connexions est crucial pour aider les plateformes à comprendre le comportement des utilisateurs et faire de meilleures suggestions.

#Connaissances de bon sens

Pour créer des connexions significatives, on s’appuie sur des connaissances de bon sens. Ça inclut une compréhension générale de la façon dont les choses sont liées. Par exemple, si quelqu'un fait du shoping pour des costumes d'Halloween, il pourrait aussi vouloir des bonbons ou des décorations. Ce type de connaissance aide le système à prédire ce qui pourrait intéresser les utilisateurs même s'ils ne l'ont pas directement montré.

#Utilisation de Grands Modèles de Langue

Pour améliorer la façon dont nous générons les intentions des utilisateurs, on peut profiter de la puissance des grands modèles de langue (LLMs). Ces modèles avancés peuvent traiter d'énormes quantités de données utilisateur pour créer des intentions variées et détaillées. C’est comme avoir un assistant super intelligent qui peut donner des aperçus sur ce que les utilisateurs pourraient vouloir en fonction de leur comportement passé.

#Évaluation du Graphe

Pour s’assurer que le graphe de connaissance d’intention est efficace, il a été soumis à diverses évaluations. Les personnes impliquées dans le processus de test ont regardé à quel point le graphe capture bien les intentions des utilisateurs et s'il fait des prédictions précises. Les résultats ont montré que le graphe fonctionne mieux que les systèmes précédents.

#Évaluations Intrinsèques et Extrinsèques

En parlant d'évaluations, il y a deux types principaux :

1. Évaluation intrinsèque : Ça concerne la qualité interne du graphe, comme à quel point il identifie correctement les intentions des utilisateurs.

2. Évaluation Extrinsèque : Ça se concentre sur la façon dont le graphe fonctionne dans des tâches réelles comme les recommandations de produits.

Les deux types de tests ont montré que le graphe de connaissance d'intention offre d'importantes améliorations par rapport aux méthodes antérieures.

#Aborder les Limites

Bien que le graphe de connaissance d'intention ait montré des promesses, il n’est pas sans limites. En voici quelques-unes :

• Dépendance aux Données : Le modèle actuel est basé sur l'ensemble de données Amazon M2. Son succès ne se traduit pas forcément sur d'autres plateformes ou ensembles de données.

• Support Linguistique : Actuellement, il est principalement axé sur l'anglais. S'étendre à d'autres langues pourrait améliorer sa portée mondiale.

• Types de Relations : Bien que le graphe capture diverses relations, il pourrait bénéficier d'incorporer des types de relations plus divers pour créer une compréhension encore plus complète.

#Considérations Éthiques

En construisant et en utilisant ces graphes, les considérations éthiques sont cruciales. Les données utilisées sont anonymisées, ce qui signifie qu'elles ne contiennent aucune information personnelle sur les utilisateurs. Ça aide à respecter les réglementations de confidentialité tout en permettant d’améliorer l’expérience utilisateur.

#Conclusion

En résumé, les graphes de connaissance d'intention des utilisateurs changent la façon dont les plateformes de shopping en ligne comprennent le comportement des utilisateurs. En se concentrant sur les connexions entre ce que les utilisateurs font et ce qu'ils veulent, ces graphes offrent une base pour de meilleures recommandations et des expériences de shopping plus intuitives.

Alors la prochaine fois que tu navigues en ligne, souviens-toi qu'il y a un système intelligent en coulisses, travaillant pour deviner ce que tu veux vraiment – même quand tu ne le sais pas toi-même !