PME du tourisme, évaluez votre niveau de numérisation
Dans le cadre du projet TOURBIT, nous mettons à disposition le Digital Readiness Index (DRI), qui permet aux PME du tourisme de s’évaluer et de progresser dans leur transformation numérique.
Le machine learning késako ? Eclaircissement par Ahmat Faki, co-fondateur de Sensego.
Vous avez déjà flâné sur votre mobile en regardant des images de plages ou d’hôtels paradisiaques, en vue des prochaines vacances ? Vous avez googelisé « week-end pas cher » pendant les ponts de mai ?
Ce sont des données très précieuses qui font de vous un futur voyageur ! Grâce au machine learning, la startup Sensego est capable de prédire que vous allez partir. Mais comment est-ce possible ? Comment ça marche ?
A partir de l’analyse de données issues d'actions passées et actuelles (exemple: un clic sur une photo de plage), Sensego anticipe les actions futures de l'utilisateur (exemple: la réservation d'un vol).
Quels sont les enjeux de cette technologie ? Le plus grand enjeu est de disposer de données pour entraîner les algorithmes, car plus les données sont importantes, plus la prédiction sera fiable et adaptée à l’utilisateur. Deuxième enjeu au cœur de l’actualité ? Le respect de la vie privée, pour faire des recommandations personnalisées à l’utilisateur tout en respectant sa vie privée (« privacy différentielle »).
Sensego utilise cette technologie pour optimiser l’acquisition et la fidélité client des compagnies aériennes et des hôteliers.
> En savoir plus sur Sensego
Tech Pitch : le machine learning expliqué par Sensego
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