Il y a quatre ans, mon équipe s’est fixé un objectif ambitieux : construire la plateforme de recommandation la plus intelligente du marché. Depuis lors, nos algorithmes ont permis aux entreprises de toutes sortes de fournir des recommandations de produits et de contenus sur mesure, le tout sans utiliser de cookies ou de stratégies invasives.
Nos algorithmes sont si précis qu’ils ne peuvent tirer parti que de quelques actions sur place d’un consommateur pour prédire ce qu’il aimera d’autre. Apparemment, cela semblerait être la fin heureuse.
Mais les NFT sont différents.
Les deux dernières années nous ont montré que l’influence des NFT est croissante et rapide. Les NFT recèlent un énorme potentiel non seulement pour les acheteurs, mais aussi pour les artistes.
L’achat d’un NFT ne reflète pas seulement le goût d’un acheteur, il nous indique également ce qu’il pense être un investissement financier prudent.
Pourtant, ce potentiel n’est pas pleinement exploité. L’incapacité de prédire ce que veulent les acheteurs de NFT représente l’un des principaux problèmes empêchant les NFT de se généraliser et les artistes numériques d’être amplifiés. Le défi consiste à résoudre le problème du « démarrage à froid » pour les NFT, où il est presque impossible pour les marques de fournir des recommandations précises aux utilisateurs nouveaux et anonymes.
D’abord et avant tout, acheter des NFT n’est pas comme acheter autre chose que nous achetons habituellement en ligne. Des milliers de nouveaux NFT sont achetés et vendus chaque semaine, les acheteurs utilisent plusieurs portefeuilles et ils ont tendance à être complètement anonymes.
Chacun de ces attributs contredit ce que nous attendons des achats en ligne. Nous nous attendons à un nombre fini de paires de jeans, par exemple, et non à une offre infinie de choix. Nous avons tendance à lier une carte de crédit ou de débit, et bien que la plupart des consommateurs en ligne soient aujourd’hui anonymes, il existe toujours la possibilité de laisser un site se souvenir de vos préférences.