Notre technologie

Pour réincarner le vendeur, soyooz a développé des outils basés sur de l’intelligence artificielle (technologie propriétaire) afin de reproduire l’intelligence d’un vendeur ou d’un expert produit.

La modélisation de l’expertise humaine

De la même manière que l’on forme un vendeur à un produit, le vendeur virtuel va apprendre à connaître parfaitement les produits.

 

Pour se faire, chaque produit est décomposé, analysé puis modélisé pour que chacune de ses caractéristiques techniques soit associée aux usages du consommateur.

 

La stratégie commerciale de nos clients est également prise en compte dans cette modélisation.

 

Soyooz utilise des algorithmes de méta-modélisation et de machine learning supervisés afin d’extraire tous les critères nécessaires à la traduction de la « technique » vers « l’usage ». Cette modélisation opérée, soyooz crée des cartographies de produits orientées usages.

Le moteur de recommandation 

 

Les méthodes classiques de recommandation sont généralement basées sur ces principes de filtres, stricts (ex : tranche de prix) et binaires (ex : pour débutant ou expert…).

 

Or, un acte d’achat ou une décision ne repose jamais sur des critères purement binaires mais sont le fruit de compromis. Donc, caractériser un produit de manière binaire (filtres ou arbre de décision) ne peut être que très réducteur, frustrant voire trompeur. (par exemple, le consommateur peut passer à côté du produit parfait pour lui, parce qu’il est 2 € au-delà de son budget).

 

Notre moteur de calcul fonctionne complètement différemment en mettant en regard la cartographie des produits et des usages des utilisateurs de notre solution.

 

Il n’élimine jamais de produits mais reproduit le fonctionnement d’un cerveau humain, afin d’établir le meilleur compromis possible parmi toutes les informations qu’il reçoit, ceci, un moins d’une seconde…même pour des catalogues de milliers de produits.

 

L’observation et l’analyse de l’intérêt porté par les consommateurs aux recommandations permet d’améliorer en permanence la modélisation des critères de choix et de la recommandation (machine learning).

L’expérience utilisateur

 

Soyooz a développé un savoir-faire unique en matière d’expérience utilisateur orientée recommandation.  Soyooz maîtrise parfaitement la manière de mener un échange avec les consommateurs pour détecter le plus finement et le plus rapidement possible leur besoin.

 

Plus de 90 % des consommateurs qui utilisent et échangent avec nos solutions ont le plaisir de découvrir des produits adaptés à leurs besoin.

Cette performance requiert une parfaite maîtrise :

  • Des parcours et habitudes des consommateurs (comment interpeler le client ? Comment formuler les questions ? etc.)
  • De la construction des enchaînements de questions (combien de questions faut-il poser ? Comment réagir à une réponse ? Que ne faut-il pas poser ? etc.)
  • De la présentation des résultats (quelles informations doivent être délivrées ? Combien de produits présentés ? etc.)