Leroy Merlin souhaitait offrir une expérience personnalisée aux utilisateurs qui accédaient à son site à partir d'un e-mail ou du profil de leur compte. C'était un bon point de départ pour le programme de personnalisation de Leroy Merlin Afrique du Sud, car il utilisait le contexte de l'historique de navigation des utilisateurs connus. En se concentrant sur les utilisateurs qui sont déjà engagés et qui ont ouvert un compte, ils ont pu constater un premier succès avant de se tourner vers les utilisateurs à faible intention et les nouveaux utilisateurs.
En utilisant des piles de blocs de recommandation et un contenu dynamique, ils ont pu compiler des pages personnalisées qui présentent aux utilisateurs des recommandations basées sur l'affinité. Ces recommandations sont basées sur les données des clients concernant leurs préférences passées, leur historique d'achat hors ligne et leurs interactions en temps réel avec la marque. Les scores d'affinité sont calculés à partir d'attributs sélectionnés tels que la catégorie, l'affinité avec la marque, la fourchette de prix, le thème, la couleur, etc.
Les nouveaux utilisateurs peuvent également visiter la page "Just for You", notamment en naviguant à partir de la bannière de bienvenue en bas de page mentionnée précédemment. Ces utilisateurs se voient présenter les produits tendance du moment ainsi que des recommandations d'apprentissage profond basées sur l'algorithme NextML.
NextML est un algorithme au sein d'AdaptML, un système d'IA centralisé qui automatise la prise de décision et adapte les expériences en fonction du comportement de l'utilisateur en temps réel à travers les canaux, en prédisant leur prochaine action avec une précision inégalée.
NextML est un système d'IA d'apprentissage profond auto-apprenant qui adapte l'expérience numérique à chaque utilisateur individuellement, en extrapolant l'intention d'achat à partir des données de l'utilisateur et en prédisant les produits qui pourraient l'intéresser. NextML recommande la meilleure série de produits, adaptée au comportement de l'utilisateur lorsqu'il navigue sur le site. En tant que modèle d'auto-apprentissage, NextML optimise en permanence les recommandations au cours de la session en fonction des habitudes d'achat, du comportement des visiteurs, de la localisation, etc.
L'équipe a utilisé NextML pour promouvoir spécifiquement les produits de première main lorsque c'était possible, renforçant ainsi la réputation de la marque pour ses produits de haute qualité dans la région.