🔍 Quels sont les points d'intérêt recommandés ?
Chaque dimanche soir, nous analysons toutes vos sessions de la semaine précédente grâce à un apprentissage non supervisé . Autrement dit, nous laissons les données parler d'elles-mêmes. Au lieu de lui indiquer ce qu'il doit rechercher, il identifie les tendances naturelles par lui-même.
Voici comment ça fonctionne :
- 🗺️ Nous créons un graphique d'intégration (en gros une carte intelligente de toutes vos sessions).
- 🤝 Nous appliquons un clustering à cette carte pour regrouper les comportements similaires.
- ⏸️ Nous examinons les groupes présentant les « scores d’hésitation » les plus élevés (moments où les utilisateurs font une pause, trébuchent ou semblent incertains).
- 📝 Enfin, nous résumons ces regroupements pour vous afin que vous puissiez voir clairement ce qui se passe.
Considérez ces « points d’intérêt recommandés » comme de petits panneaux indicateurs 🚏 de la part de vos utilisateurs.
Ils mettent en avant :
- ⚠️ Là où l'hésitation augmente.
- 🔄 Quels schémas se produisent suffisamment souvent pour avoir une importance ?
- ✨ Là où les regroupements suggèrent une opportunité d'harmoniser les choses.
En prêtant attention à ces tendances semaine après semaine, vous ne faites pas que réagir, vous orientez proactivement votre produit dans la bonne direction 🚀.
🏆 Pourquoi est-ce important ?
L'avantage de l'apprentissage non supervisé, c'est son impartialité . Il n'y a ni hypothèses préconçues, ni filtres, ni directives sur ce qu'il doit trouver. Il révèle simplement ce qui se passe réellement dans votre produit.
Pour les chefs de produit, c'est de l'or en barre 🏆 :
- 📊 Vous pouvez voir à quelle fréquence un problème survient , et pas seulement qu'il s'est produit une seule fois.
- 👥 Vous pouvez voir combien d'utilisateurs uniques sont concernés .
- 🧠 Vous évitez ainsi de tomber dans le piège du biais de disponibilité (surpondérer les commentaires dont vous vous souvenez le mieux, au lieu de ceux qui sont réellement courants).
En bref : cela vous donne une vision plus claire et basée sur les données de l'endroit où se situent réellement les frictions dans votre produit 🔦.
⚙️ Adoption des points d'intérêt recommandés
- 📂 Nous créons un projet par défaut sur lequel nous effectuons un apprentissage non supervisé sur toutes vos sessions chaque semaine.
- 🎯 Vous pouvez créer des projets Discovery avec des filtres pour affiner l'apprentissage non supervisé sur des sections de produits ou des cohortes d'utilisateurs spécifiques. En savoir plus ici .