Série “E-commerce Trends” – Épisode 2
À mesure que la personnalisation progresse, le e-merchandising ne peut plus se contenter de suivre les clics. Il doit comprendre la situation, la modéliser, l’interpréter… puis y répondre. Dans ce deuxième épisode, zoom sur une rupture déterminante : la représentation vectorielle des sessions.
Du clic à la situation : un changement d’unité d’analyse
Pendant longtemps, les moteurs de tri et de recommandation se sont appuyés sur des événements discrets : clics, ajouts au panier, achats. Le modèle implicite était linéaire : un comportement → une action.
Mais une session de navigation n’est pas une suite de gestes isolés. C’est une situation.
Elle contient des hésitations, des retours en arrière, des accélérations, des signaux faibles.
Elle se joue dans un contexte (mobile ou desktop, matin ou soir, source de trafic, etc.).
Elle obéit parfois à une logique… qu’aucun historique utilisateur ne peut prédire.
La vectorisation : représenter l’instant dans toute sa complexité
Face à cette complexité, une nouvelle approche s’impose : la vectorisation des sessions.
Chaque session est traduite en signature vectorielle : un objet multidimensionnel intégrant des marqueurs comportementaux, contextuels et cognitifs implicites.
Par exemple :
- défilement rapide + source SEO + mobile + hésitations = recherche d’un produit précis dans un contexte d’urgence ;
- navigation lente + multi-onglets + retour sur page produit + panier vide = exploration indécise avec besoin de réassurance.
Ces vecteurs ne sont pas seulement des condensés. Ce sont des modèles opérationnels de la situation, permettant à un système intelligent de raisonner, comparer, et surtout… agir.
Comparer dans des espaces non-euclidiens
Ces vecteurs sont analysés non pas dans des espaces géométriques classiques, mais dans des espaces non-euclidiens, inspirés des travaux de Bernhard Riemann. Pourquoi ? Parce que les relations entre intentions et comportements ne sont ni linéaires, ni symétriques. Elles relèvent d’une géométrie des proximités comportementales.
Dans ce cadre, il devient possible d’identifier des situations analogues, même si les parcours sont différents. Et surtout, d’extrapoler ce qui a fonctionné dans des cas similaires pour en déduire une action pertinente ici et maintenant.
Vers un e-merchandising cognitif
La vectorisation permet donc au e-merchandising de sortir du suivi statistique pour entrer dans une logique plus cognitive. Ce n’est plus : “ce produit est souvent cliqué après celui-ci”, mais : “dans cette situation, les visiteurs qui ont converti ont été exposés à cela”.
Ce raisonnement ne s’appuie pas sur des profils fixes ou des segments. Il repose sur une lecture en temps réel de ce qui se joue dans chaque session. Une approche par analogie de situation — et non par typologie d’individus.
À suivre : tri en temps réel et calcul distribué
Cette logique vectorielle, pour être efficace, suppose des systèmes capables de traiter ces calculs complexes en quelques millisecondes. Dans le prochain article, nous explorerons comment le e-merchandising bascule vers des architectures ultra-réactives basées sur le calcul distribué en mémoire.
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“E-commerce Trends #2 – Les 6 grandes tendances technologiques du e-merchandising personnalisé”
Vous y découvrirez comment les signatures vectorielles, les graphes produits, l’induction et l’orchestration algorithmique redéfinissent les règles du jeu.
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FAQ – Comprendre la vectorisation des sessions en e-merchandising personnalisé
Qu’est-ce que la vectorisation des sessions en e-commerce ?
C’est une méthode qui consiste à modéliser chaque session utilisateur comme un vecteur multidimensionnel, c’est-à-dire un objet mathématique intégrant des informations comportementales, contextuelles et parfois cognitives. Plutôt que d'analyser des clics isolés, on lit la situation dans son ensemble pour mieux y répondre en temps réel.
En quoi la vectorisation change-t-elle le tri des produits ?
Le tri produit basé sur des vecteurs de session ne classe plus les articles selon des règles statiques ou des statistiques globales. Il s’adapte à la situation en cours, en comparant le comportement actuel à des milliers de cas analogues passés. Cela permet d’aligner le classement sur l’intention réelle du visiteur, même si aucun historique n’est disponible.
Pourquoi parle-t-on d’espaces non-euclidiens ?
Parce que dans ce type de modélisation, les distances entre situations ne sont ni linéaires, ni symétriques. On ne mesure pas des écarts géographiques mais des proximités comportementales, dans des espaces courbes où les relations entre signaux prennent une forme complexe — bien plus fidèle à la réalité des comportements digitaux.
En quoi cette approche dépasse-t-elle le machine learning classique ?
Contrairement au machine learning supervisé, qui généralise à partir de larges ensembles de données labellisées, la vectorisation inductive permet de raisonner par similarité, sans entraînement préalable, et avec des volumes de données bien moindres. Elle est particulièrement adaptée à des situations en évolution rapide, typiques du e-commerce.
Est-ce compatible avec un traitement en temps réel ?
Oui, à condition d’avoir une architecture capable de calcul distribué en mémoire, sans latence réseau ni stockage intermédiaire. C’est ce que proposent des solutions comme NetUp E-Merch, qui traitent et comparent des signatures vectorielles en moins de 35 ms.
📚 Où puis-je approfondir cette approche vectorielle du e-merchandising ?
- Kolodner (1993) – Case-Based Reasoning
- Clancey (1997) – Situated Cognition
- Riemann (1854) – Sur les hypothèses qui servent de fondement à la géométrie
- 👉 Technologie NetUp
- 👉 Raisonnement analogique & vecteurs de session