Transfer learning chez Voyage Privé

Au salon et congrès Big Data Paris 2017, Christophe Duong, data scientist chez Voyage Privé est venu présenter l’optimisation de contenu employée sur voyage-prive.com pour booster l’expérience client et les taux de transformation.

« Le contenu du site est un élément clé de la vente en ligne ». Chaque utilisateur à un parcours type en fonction de ses besoins et préférences. Voyage Privé est en phase d’expérimentation de méthodologies de data science pour l’optimisation des ventes! Au centre de cette expérimentation: l’utilisation de data sets ouverts et d’algorithmes de transfer learning. L’objectif est de proposer aux utilisateurs des images adaptées à leurs recherches pour, in fine, accroître les taux de transformation. L’inconvénient des data sets ouverts est souvent leur volume. Pour pallier à cela Christophe Duong insiste sur l’intérêt du transfer learning qui permet de réduire le volume de données à traiter pour l’établissement de résultats pertinents. Même si Voyage Privé n’a pas encore de chiffre à communiquer par rapport à la plus-value des ventes suite à cette expérimentation Christophe Duong assure que les premiers résultats sont prometteurs. Selon le data scientist, le transfer learning est une bonne méthode face aux datasets ouverts souvent peu riche en quantité d’images.

Ce retour d’expérience montre encore une fois que les méthodologies propre à la data science sont en plein essor et particulièrement au sein du retail!