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Weekmee

Recommandations personnalisées de sorties suivant vos centres d'intérêts.

Lire l'étude de cas

étape 1

Elevator Pitch

Des dizaines de milliers d’événements ont lieu chaque année en France.
Mais comment s’assurer de ne pas passer à côté des événements que vous adorerez ?
Comment trouver facilement et rapidement la sortie qui va vous plaire ?

Startup interne de notre agence, Weekmee.com met à votre disposition son algorithme temps réel de recommandations par affinités baptisé Mike.

Weekmee est la startup interne de Reestart et un véritable laboratoire en ligne. Il nous permet de tester des usages et des développements sur une vraie communauté pour vous en faire bénéficier ensuite.

C’est en étant nous mêmes client de nos propres services, que nous pouvons vous conseiller. Weekmee recueille régulièrement des idées d’amélioration de la part de ces utilisateurs, et souvent ces idées font sens pour de nombreux projets d’application web et mobiles.

étape 2

Objectif: 100% de pertinence

Pour être pertinent dans les sorties qu’il vous recommande parmi les 55.000 activités dont il dispose en mémoire, notre algorithme « Mike » s’appuie notamment sur vos centres d’intérêts, votre contexte personnel unique et votre envie du moment. MIKE est un acronyme qui signifie « Magical Inspiration-Kick Engine ».

Il utilise également des notions de « profils similaires » afin de vous proposer des sorties appréciées par d’autres utilisateurs ayant les mêmes centres d’intérêts que vous.

Objectif: 100% de pertinence
01

Il nous faut référencer un maximum d’idées de sorties possible, en multipliant les typologies, pour pouvoir en recommander au plus grand nombre suivant leur profil d’internaute.

 

  • Concerts, activités, expositions, musées, spectacles, théâtre, sports, restaurants… Grâce à ses partenaires, Weekmee.com référence plus de 55.000 idées de sorties en France, touts types de secteurs confondus.
  • Tous les matins la synchronisation s’effectue avec nos partenaires puis nous re-traitons l’ensemble pour identifier les éléments clés de chaque idée de sortie et les intégrer dans notre algorithme.
02

L’utilisateur est toujours au centre de la recommandation. Il doit être libre de préciser ces centres d’intérêts, sans contrainte et en toute confidentialité.

 

  • Coeur véritable de l’algorithme, Weekmee recense aujourd’hui plus de 1.500 centres d’intérêts répertoriés par et pour la communauté.
  • En utilisant les principes de « crowdsourcing« , chaque utilisateur est ainsi libre d’écrire un nouveau centre d’intérêt dans son profil.
  • L’usage de la gamification permet de proposer à chaque internaute d’enrichir son profil avec des propositions de centres d’intérêts qui lui sont faites; il peut en un clic indiquer s’il n’aime pas, n’a pas d’avis, aime bien, ou adore ce centre d’intérêt.
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Seule l’utilisation combinée de différentes technologies opensource, fiables et reconnues, peut nous permettre d’atteindre une pertinence optimale avec sérénité.

 

  • Une solution hébergée en cloud pour s’assurer de performances optimales quelque soit la charge.
  • Des langages de développement standards pour s’assurer une bonne compatibilité (html5, CSS3, Javascript, Php…).
  • Un CMS Magento basé sur un framework Zend, pour avoir un socle de travail solide.
  • Deux bases de données pour des usages différents: MySQL (stockage des informations) et Néo4j (base de donnée relationnelle de type graph au coeur de notre moteur de recommandations).
  • L’utilisation intelligente de ces différentes technologies permet de combiner Machine Learning, Crowd Sourcing et Web Sémantique.
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Au delà d’un service web mobile, l’application smartphone va guider les évolutions à apporter à la plateforme en général, en optimisant les interactions et en simplifiant à l’extrême la navigation.

 

  • Alléger et simplifier l’expérience en éliminant toutes les interactions et informations non primordiales.
  • De nombreux retours utilisateurs à prendre en compte pour la refonte à venir.
  • Une gamification optimisée pour pousser au clic facilement.
  • Des ajustements sur l’expérience utilisateur qui vont permettre d’optimiser le moteur de recommandation à chaque interaction.
étape 3

RÉSULTATS

> Plus de 10.000 utilisateurs inscrits

> Plus de 50 centres d’intérêts enregistrés par utilisateur en moyenne

> Reconnue « Projet Innovant » par BPI France avec l’obtention de l’AIMA (Aide à la Maturation de projet Innovant)

> Finaliste du « Web2Connect 2014 » & 2nd round pour intégrer « Le Camping »

> Un taux de conversion en constante augmentation, preuve que Mike est meilleur dans ses recommandations avec le temps et l’audience.

RÉSULTATS