BUSINESS CASE

Un Produit IA en 10 jours

Challenge

Dénicher la lampe vintage qui correspond parfaitement à votre salon peut s'avérer difficile. Vous voulez dénicher une lampe tripode, mais aucune ne correspond à ce que vous avez en tête. Nous avons construit pour les clients de ManoMano un moteur de recommandation 'Dans le même style'. En se basant sur votre recherche, le moteur basé sur la reconnaissance d'objet vous suggère une sélection d'articles semblables à l'article que vous êtes en train de regarder.

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ManoMano, e-commerce, construction, bricolage, DIY, algorithme de prédiction, AI, machine learning

ManoMano est la référence en ligne du Bricolage et du Jardinage dans 5 pays européens et fait partie des 50 sites les plus visités en France. ManoMano a vu son CA croître de +70% en 2018 et compte bien devenir la prochaine licorne française grâce aux innovations technologiques continuelles mises en place pour améliorer son service et son expérience client.

424M

Revenus en €

101

Cat. Produit

2013

Année de Création

Notre impact

+95M€
+5% de business value incrémentale en 6 mois
+1,7%
Taux de conversion en 2 semaines
Background
Background
Quotes

L’accompagnement de Sicara se distingue pour 3 raisons. Premièrement, les équipes Sicara se sont parfaitement intégrées aux équipes ManoMano. Deuxièmement, les équipes Sicara sont tout-terrain et force de proposition. Et dernièrement, travailler avec Sicara a permis de faire profiter de la dynamique agile à ManoMano.

ManoMano, Hosanski

Emmanuel Hosanski. Lead Product Manager @ManoMano

Ce que nous avons développé

Nous avons implémenté un moteur de recommandation basé sur la reconnaissance d'image

ManoMano, DIY, algorithme de recommandation, lampes

Ce que nous avons développé

Nous avons implémenté un moteur de recommandation basé sur la reconnaissance d'image

Nous avons implémenté un moteur de recommandation à ROI réel (+1,7% du taux de conversion en 2 semaines) en réponse à des besoins identifiés en recherche utilisateur. Les visiteurs de ManoMano recherchent des objets similaires et de même style. Offrir une sélection d'objets basée sur les préférences clients a augmenté le taux de conversion et amélioré l'expérience client.

Comment nous l'avons développé

Une mise en production en 2 semaines qui nécessite une solution d'Intelligence Artificielle pragmatique.

ManoMano, lampes, Sicara

Comment nous l'avons développé

Une mise en production en 2 semaines qui nécessite une solution d'Intelligence Artificielle pragmatique.

(Re)Qualifier des produits existants selon leur style est chronophage et subjectif. Grâce à notre librairie de reconnaissance d'image, nous savions qu'un algorithme pouvait reconnaître la similitude visuelle (ou un style similaire) et recommander au client des produits adaptés selon leur navigation en cours. Afin de mettre en production le moteur de recommandation pour 10 catégories de produits en un temps minimal, nous avons eu recours à une solution pragmatique : un réseau de neurones convolutionnel open-source et pré-entraînés, le VGG16.

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Notre Équipe

Une intégration totale avec les équipes métiers

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Notre Équipe

Une intégration totale avec les équipes métiers

Pour développer cette solution de reconnaissance d'objet, nous avons travaillé en intégration complète avec les équipes produit et de Data Scientists ManoMano.

Olivier

Centrale Paris, Polytechnique

Tanguy

Polytechnique, PhD

Elisa

emlyon


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