Le machine learning au service de l’expérience utilisateur

Pour conforter sa position de leader européen du voyage en ligne, Lastminute.com soigne l’expérience utilisateur de ses clients. DSI du groupe, Filippo Onorato revient sur les différents types de données collectées par le pure player et sur le développement d’algorithmes de machine learning pour accélérer la réponse aux requêtes des clients.

Le marché du voyage en ligne est en évolution constante, du fait des changements continuels d’habitude et de comportements des consommateurs qui obligent les fournisseurs à adapter en permanence l’expérience utilisateur qu’ils proposent. Pour y parvenir, l’analyse de données est devenue une arme indispensable. Présent dans 40 pays du globe, Lastminute.com a construit son avantage concurrentiel en comparant à tout moment, pour ses clients, les offres de centaines de compagnies aériennes. D’une part, pour remonter les meilleurs tarifs le plus rapidement possible et garantir une qualité satisfaisante d’expérience client, toutes les informations recueillies auprès des partenaires, compagnies aériennes, hôtels et autres fournisseurs, sont rassemblées en temps réel dans une base de donnés.

 

Analyses temps réel et algorithmes d’apprentissage automatique

 

Parallèlement, les données collectées via les interactions avec les clients (comportement de l’internaute depuis la première recherche jusqu’à la réservation, pourcentage de conversions à chaque étape…) sont regroupées dans un datawarehouse et analysées pour optimiser les conversions et bâtir la connaissance interne du groupe. Dans ce secteur, le fait de disposer de ces deux types de données représente un atout essentiel par rapport à la concurrence. De plus, le groupe travaille actuellement à constituer un historique des données relatives aux sessions ouvertes par utilisateur. Pour l’heure, Lastminute.com ne dispose que d’un historique succinct mais l’entreprise table, à terme, sur deux années de sessions.

 

Le marché du voyage en ligne exige également de la flexibilité. Des intempéries sur la côte est des Etats-Unis et c’est tout le trafic aérien mondial qui est bouleversé ! Pour faire face aux imprévus, susceptibles de se répercuter instantanément sur l’ensemble des tarifs, Lastminute.com exploite des algorithmes de machine learning, un moyen d’affiner les résultats de recherche et de proposer les meilleurs tarifs à un instant « T ». Par exemple, un algorithme baptisé « multi-armed bandit » teste en parallèle différentes configurations de paramètres qui sont présentées à l’utilisateur. Il propose la meilleure combinaison en termes d’ordre, de visibilité, de tarifs…Au fil du temps, à mesure que davantage d’informations seront recueillies et que les paramètres évolueront, tout comme le type de données qui sert à l’entraîner, l’algorithme devrait gagner en performance.

 

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