Quand le big data aide le Père Noël

Une application de personal shopper suggère des cadeaux en fonction des tendances

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L’application Watson Trend d’IBM analyse les conversations sur les media sociaux et passe en revue les sites pour prévoir les tendances et aider les utilisateurs à choisir leurs cadeaux.

Nous avons récemment écrit au sujet d’outils qui permettent aux entreprises de se connecter à leurs clients à travers les plateformes des media sociaux. En extrayant des données de contenu similaire, Watson Trend d’IBM étudie les produits tendances en ayant pour objectif d’aider les acheteurs à choisir les bons cadeaux.

L’application utilise le traitement du langage naturel pour analyser le ton, le context et la signification des conversations sur les produits au travers des media sociaux et des sites passés en revue. Elle fournit ensuite un rapport chiffré des produits tendance du moment – les utilisateurs peuvent parcourir les top tendances globales ou voir ceux de catégories spécifiques – et donne une note aux produits entre 0 et 100. La vigueur de la tendance est testée pour prédire combien de temps un produit restera en haut du panier.

Les utilisateurs peuvent rechercher des produits de niche pour préados obsédés de super héros ou de têtes gadgets, et l’application sera capable de reconnaître les contextes démographiques et géographiques des conversations entourant les produits ciblés. Comme la saison des fêtes approche, une application intelligente de personal shopping (aide aux achats) pourrait aider à résoudre le dilemme de cadeaux non désirés

par MARC DEZORDO
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