Dans le paysage dynamique du marketing et du CRM, l’analyse prédictive joue un rôle crucial dans la prise de décisions stratégiques. Les entreprises cherchent de plus en plus à anticiper les comportements des clients et à optimiser leurs campagnes en utilisant des modèles prédictifs. Cependant, un choix fondamental se pose : faut-il privilégier les modèles prédictifs calculés en temps réel ou ceux calculés « à froid » ? Un modèle prédictif en temps réel repose sur l’utilisation de données en direct pour effectuer des prédictions instantanées. Il s’adapte rapidement aux changements et permet des prises de décision réactives. En revanche, les modèles calculés « à froid » sont construits sur la base de données historiques et n’impliquent pas de calcul en temps réel. Ils offrent potentiellement une précision accrue grâce à une analyse approfondie des données passées. Dans cet article, nous allons explorer en détail les avantages et les inconvénients de ces deux approches. Nous verrons comment choisir entre modèles prédictifs en temps réel et « à froid » en fonction des besoins spécifiques en marketing et CRM. Commençons par définir ces deux types de modèles et examiner leurs implications pour les stratégies prédictives des entreprises modernes. ÉTAPE 1 : MODÈLES PRÉDICTIFS EN TEMPS RÉEL Les modèles prédictifs en temps réel sont des outils d’analyse prédictive qui exploitent des données en direct pour générer des prédictions instantanées. Contrairement aux modèles « à froid » qui sont basés sur des données historiques, les modèles en temps réel s’appuient sur des flux de données actuels pour fournir des insights réactifs. Voici comment fonctionnent ces modèles et quels sont leurs avantages distinctifs : Les modèles prédictifs en temps réel utilisent des algorithmes pour analyser en continu les flux de données en provenance de diverses sources telles que les interactions des clients sur les sites web, les activités sur les réseaux sociaux, les transactions en ligne, etc. Ces modèles sont conçus pour actualiser leurs prédictions en temps réel à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles, ce qui les rend particulièrement adaptés aux environnements où la réactivité est essentielle. Les avantages des Modèles Prédictifs en Temps Réel sont nombreux :– Réactivité accrue : L’un des principaux avantages des modèles en temps réel est leur capacité à réagir instantanément aux changements. Par exemple, dans le cadre d’une campagne marketing en ligne, un modèle prédictif en temps réel peut ajuster les recommandations de produits ou les offres promotionnelles en fonction du comportement en temps réel des clients sur le site.– Prise de décision rapide : Ces modèles permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données actuelles plutôt que sur des informations historiques potentiellement obsolètes. Cela est particulièrement utile pour optimiser les interactions avec les clients et les campagnes marketing en direct.– Adaptabilité aux fluctuations des données : Les modèles en temps réel sont conçus pour gérer les variations et les fluctuations fréquentes des données. Ils peuvent s’adapter aux tendances émergentes ou aux événements soudains qui pourraient avoir un impact sur les résultats prédictifs. En résumé, les modèles prédictifs en temps réel offrent une solution agile pour les entreprises qui ont besoin de réagir rapidement aux changements du marché et d’optimiser leurs interactions avec les clients en temps réel. Cependant, malgré leurs avantages, ces modèles présentent également des défis spécifiques qui doivent être pris en compte lors de leur mise en œuvre. ÉTAPE 2 : MODÈLES PRÉDICTIFS À FROID Les modèles prédictifs « à froid », également connus sous le nom de modèles hors ligne, sont des outils d’analyse prédictive qui sont construits à partir de données historiques et qui ne nécessitent pas de calcul en temps réel pour générer des prédictions. Contrairement aux modèles en temps réel qui exploitent des données en direct, les modèles « à froid » offrent une perspective basée sur des tendances et des schémas passés. Voici comment fonctionnent ces modèles et quels sont leurs avantages distinctifs : Les modèles prédictifs « à froid » sont construits en analysant des ensembles de données historiques sur une période définie. Ces données sont utilisées pour former des algorithmes capables de prédire des résultats futurs en se basant sur des tendances et des corrélations identifiées dans les données passées. Une fois construits, ces modèles peuvent être utilisés pour générer des prédictions sans avoir besoin d’accéder en temps réel aux données en direct. On peut aussi identifier de nombreux intérêts aux Modèles Prédictifs « à Froid » :– Précision potentiellement plus élevée : En utilisant des données historiques complètes et bien établies, les modèles « à froid » peuvent offrir une précision potentiellement plus élevée. Ils sont capables de détecter des schémas et des tendances subtiles qui pourraient ne pas être apparents dans les données en temps réel.– Moins de ressources de calcul nécessaires : Puisque les modèles « à froid » n’ont pas besoin d’effectuer des calculs en temps réel, ils peuvent être moins gourmands en ressources de calcul. Cela les rend plus efficaces pour des applications où le temps de réponse immédiat n’est pas critique.– Stabilité des résultats sur le long terme : Les modèles « à froid » sont moins sensibles aux fluctuations temporaires des données. Ils peuvent fournir des prédictions stables et fiables sur le long terme, ce qui est important pour la planification stratégique et la prise de décision à long terme. En résumé, les modèles prédictifs « à froid » offrent une approche plus réfléchie et stable pour la prédiction basée sur des données historiques. Leur précision potentielle accrue et leur efficacité opérationnelle en font des outils précieux pour les entreprises qui ont besoin de prévisions fiables sur le long terme. Cependant, ils peuvent également présenter des limitations en termes de réactivité et d’adaptabilité aux changements en temps réel, ce qui doit être pris en considération lors de leur utilisation. ÉTAPE 3 : COMPARAISON DES DEUX APPROCHES Maintenant que nous avons examiné en détail les modèles prédictifs en temps réel et « à froid », il est temps de comparer ces deux approches fondamentales de l’analyse

L’ère numérique a donné naissance à une ère où la convergence de la technologie et de la durabilité devient impérative. Au cœur de cette convergence se trouve l’intelligence artificielle (IA), une force transformatrice capable de redéfinir la manière dont les entreprises abordent le marketing tout en respectant l’environnement. Dans cet élan, les entreprises cherchent des solutions novatrices pour intégrer l’IA dans leurs stratégies, ouvrant la voie à un marketing plus responsable et durable.

L’univers du marketing a connu une transformation majeure avec l’avènement de l’IA. Les marques recherchent constamment des moyens innovants pour comprendre et engager leurs clients de manière plus personnalisée. Dans cette quête de personnalisation avancée, l’IA générative émerge comme une force motrice, redéfinissant la manière dont les stratégies marketing sont conçues et déployées.

Dans l’ère actuelle, où la compétition sur le marché est féroce et les attentes des consommateurs sont en constante évolution, le marketing prédictif s’impose comme un outil essentiel pour les entreprises cherchant à rester en phase avec les tendances du marché. Au cœur de cette stratégie prédictive, l’utilisation judicieuse de l’open data se présente comme un levier majeur, offrant des perspectives inégalées en matière d’anticipation des comportements clients et de prévision des ventes.Le marketing prédictif, défini par sa capacité à anticiper les tendances et les besoins des consommateurs, repose sur l’accès à des données riches et pertinentes. Dans ce contexte, l’open data, provenant de sources accessibles à tous, joue un rôle crucial en fournissant une multitude d’informations exploitables. En tant que copywriter expert en SEO, nous explorerons dans ce dossier l’intégration stratégique de l’open data, en mettant en lumière son impact sur la prévision des ventes et les modèles d’anticipation des comportements clients.L’une des sources clés que nous explorerons tout au long de cette analyse est le site data.gouv.fr, une plateforme offrant une variété de données ouvertes spécifiques à la France. En examinant comment les entreprises peuvent tirer parti de ces données pour affiner leurs stratégies, nous nous plongerons dans les nuances de l’utilisation de l’adresse du client pour enrichir les modèles prédictifs. Ainsi, cet exposé se veut une exploration approfondie de la synergie entre le marketing prédictif et l’open data, offrant des insights essentiels pour les entreprises désireuses de rester en tête dans un environnement commercial en perpétuelle mutation. I. LES FONDEMENTS DU MARKETING PRÉDICTIF Le marketing prédictif, véritable boussole stratégique des entreprises modernes, repose sur des concepts clés visant à anticiper et comprendre les dynamiques du marché. Au cœur de ces fondements se trouve l’importance cruciale des données, tant celles liées aux clients que celles issues de sources ouvertes, telles que data.gouv.fr. Concepts clés du marketing prédictif Prévision des ventes : Le Saint-Graal de toute entreprise est la capacité à anticiper les fluctuations du marché et des ventes. Le marketing prédictif utilise des modèles statistiques avancés pour analyser les tendances passées, prévoir les variations saisonnières et anticiper les changements futurs, offrant ainsi une vision stratégique pour l’optimisation des stocks et des ressources.Modèles d’anticipation des comportements clients : Comprendre les actions futures des consommateurs est un enjeu majeur. Le marketing prédictif s’appuie sur des algorithmes sophistiqués pour déchiffrer les schémas comportementaux, anticiper les préférences individuelles, et personnaliser les interactions avec les clients, augmentant ainsi l’efficacité des campagnes marketing. Rôle central des données dans le processus prédictif Données clients : Les données clients, provenant des historiques d’achats, des interactions en ligne et des retours clients, sont des éléments essentiels pour construire des modèles prédictifs robustes. Ces informations permettent de segmenter la clientèle, d’identifier les tendances d’achat et de prédire les futurs comportements individuels.Données open data : L’ouverture à des sources de données externes, telles que celles disponibles sur data.gouv.fr, élargit la perspective du marketing prédictif. En intégrant des données économiques, démographiques, et géographiques, les entreprises peuvent enrichir leurs modèles avec des informations contextuelles, améliorant ainsi la précision des prévisions.Dans cette dynamique, l’articulation entre les données clients et l’open data devient cruciale. Le prochain volet de notre exploration se concentrera sur l’utilisation spécifique de l’open data dans la prévision des ventes, avec un accent particulier sur l’intégration de l’adresse du client pour une contextualisation géographique pertinente. II. L’OPEN DATA AU SERVICE DE LA PRÉVISION DES VENTES L’ouverture à l’ensemble des données disponibles, notamment via l’open data, redéfinit la manière dont les entreprises abordent la prévision des ventes. Cette section explore de manière approfondie l’utilisation stratégique de l’open data dans le cadre du marketing prédictif, avec un accent particulier sur sa contribution à la prévision des ventes. Utilisation des données ouvertes pour anticiper les tendances du marché Les entreprises peuvent exploiter les données économiques accessibles sur data.gouv.fr pour comprendre les dynamiques macroéconomiques. L’inclusion d’indicateurs tels que le PIB, le taux de chômage, et les indices de consommation offre une perspective holistique, permettant d’ajuster les prévisions des ventes en fonction du contexte économique. L’utilisation des données météo va aussi permettre d’ajuster l’offre à la météo du moment et de s’ajuster aux fluctuations anormales de la météo par rapport à une saisonnalité classique.En intégrant ces données économiques dans les modèles prédictifs, les entreprises peuvent anticiper les fluctuations du pouvoir d’achat, les variations de la demande, et les opportunités émergentes. Cela leur confère un avantage compétitif en adaptant leurs stratégies de vente en temps réel. Intégration de l’adresse du client dans les modèles de prévision L’adresse du client devient un paramètre clé pour contextualiser les prévisions. La géolocalisation permet de prendre en compte les particularités régionales, les comportements d’achat locaux et les variations saisonnières propres à chaque zone géographique.En exploitant les données open data localisées disponibles (données à l’IRIS par exemple), les entreprises peuvent affiner leurs prévisions en prenant en compte des variables telles que la densité de population, les infrastructures locales, et les caractéristiques de la population vivant en un lieu donné.Cette approche proactive, combinant données économiques et localisation, offre une vision plus précise de la demande future. La prochaine section de notre exploration se penchera sur la complémentarité entre l’open data et les données clients dans le marketing prédictif, mettant en lumière les synergies qui émergent de cette combinaison stratégique. III. L’OPEN DATA EN COMPLÉMENT DES DONNÉES CLIENTS L’intégration harmonieuse de l’open data avec les données clients constitue un aspect essentiel du marketing prédictif, offrant une profondeur d’analyse et une compréhension accrue des comportements et des préférences des consommateurs. Cette section explore comment l’open data enrichit les profils clients et contribue à l’amélioration de la personnalisation des campagnes marketing. Enrichissement des profils clients Combinaison des données clients et open data : En associant les données transactionnelles des clients avec les informations démographiques, économiques et sociales disponibles, les entreprises peuvent créer des profils clients plus riches et nuancés. Cette fusion de données permet une compréhension approfondie des motivations d’achat et des tendances individuelles.En exploitant les données démographiques telles que l’âge, le niveau d’éducation

L’Intelligence Artificielle (IA) a parcouru un chemin fascinant depuis ses débuts dans l’imaginaire de la Science-Fiction jusqu’à devenir un outil redoutable au service du marketing et de la gestion de la relation client (CRM). Au-delà des robots menaçants évoqués dans les grands films, l’IA s’est imposée comme une force transformative, propulsant des innovations telles que la voiture autonome et jouant un rôle prépondérant dans des domaines inattendus, dont le marketing.Pour comprendre le rôle actuel de l’IA dans le marketing, il est essentiel de revenir à ses origines, qui remontent aux travaux visionnaires du mathématicien Alan Turing dans les années 50. L’IA, concept vaste et évolutif, englobe une diversité de traitements visant à permettre aux machines de reproduire des comportements humains. De la simple programmation logique à la création d’Intelligences Artificielles capables d’apprendre de manière autonome, l’IA s’est développée en deux catégories distinctes : les Intelligences Artificielles faibles, capables de reproduire des comportements humains sans conscience, et les Intelligences Artificielles fortes, aspirant à doter les machines de conscience et de sensibilité, bien que cette réalisation soit encore à venir.Au sein de cette évolution, le Machine Learning (apprentissage automatique) et le Deep Learning (apprentissage profond) occupent une place prépondérante. Ces techniques, parmi d’autres, ont considérablement influencé les capacités de l’IA, ouvrant des perspectives inédites dans le domaine du marketing et du CRM.Dans cet article, nous explorerons les tenants et aboutissants de l’IA, du vocabulaire spécifique aux techniques les plus avancées, en mettant particulièrement l’accent sur le rôle crucial du Machine Learning et du Deep Learning. En plongeant dans les applications concrètes de l’IA dans le marketing, nous mettrons en lumière l’utilisation des modèles prédictifs pour anticiper les comportements clients. Enfin, nous évaluerons les nombreux bénéfices que l’IA apporte au secteur, de l’amélioration des performances à la réduction des coûts, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère où le marketing est indissociable de l’intelligence artificielle. I. VOCABULAIRE DE L’IA Machine Learning (ML) Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, représente une pierre angulaire dans le domaine de l’Intelligence Artificielle. Cette technique permet à une machine de prendre des décisions en fonction d’un ensemble de situations préalablement rencontrées. Originaire des années 80, le concept s’est développé avec l’amélioration des algorithmes informatiques grâce à la statistique. L’objectif principal du Machine Learning est de créer des modèles qui s’adaptent le plus fidèlement possible à la réalité des données à analyser. Dans le contexte du marketing, le ML trouve son application dans la découverte de comportements atypiques, tels que la détection de fraudes ou l’identification des motifs d’achat chez une minorité d’individus. Deep Learning Le Deep Learning, ou apprentissage profond, constitue une évolution majeure du Machine Learning. Souvent associé aux Réseaux de Neurones, le Deep Learning vise à reproduire le fonctionnement du cerveau humain pour prendre des décisions complexes. Bien que le Machine Learning et le Deep Learning soient des formes d’Intelligence Artificielle, il est crucial de noter que toutes les IA ne reposent pas nécessairement sur ces techniques spécifiques. Le Deep Learning ouvre des perspectives inédites en termes de traitement des informations complexes, offrant des capacités de compréhension et d’analyse plus approfondies.Dans le domaine du marketing, le Machine Learning et le Deep Learning ne sont pas des concepts abstraits. Ils deviennent des outils essentiels pour les professionnels cherchant à exploiter pleinement les données clients et à optimiser leurs stratégies. En compréhension approfondie de l’utilisateur à la personnalisation des recommandations, ces techniques redéfinissent la manière dont les entreprises interagissent avec leur public cible, offrant des opportunités de croissance et d’efficacité sans précédent. II. L’IA AU SERVICE DU MARKETING ET DU CRM Lorsque l’on applique les techniques d’Intelligence Artificielle au marketing et à la gestion de la relation client (CRM), l’objectif majeur réside dans l’utilisation de modèles prédictifs. Ces modèles visent à anticiper les comportements des clients sur diverses problématiques telles que l’appétence, l’attrition, l’intention d’achat ou l’intérêt pour un produit. En se basant sur l’analyse de données massives, l’IA devient un allié stratégique, permettant d’affiner les plans d’actions marketing de manière significative. On parle ainsi de modèles prédictifs appliqués au marketing. Anticipation des comportements clients L’un des principaux avantages de l’utilisation de l’IA réside dans sa capacité à anticiper les actions futures des clients. Grâce à l’analyse de données historiques, les modèles prédictifs peuvent identifier des tendances, des schémas d’achat et des comportements spécifiques. Cette anticipation offre aux marketeurs un avantage concurrentiel majeur, leur permettant de préparer des stratégies proactives. Marketing ciblé Les modèles prédictifs en marketing abordent diverses problématiques cruciales. L’appétence permet de cibler les clients les plus susceptibles de répondre à une offre particulière. La prédiction de l’attrition aide à identifier les clients à risque de résiliation, tandis que l’intention d’achat permet de personnaliser les offres en fonction des besoins présumés. L’analyse de l’intérêt pour un produit facilite la recommandation personnalisée, renforçant ainsi l’expérience client. Dans chacun de ces cas d’usage, l’idée générale est d’identifier la problématique que l’on souhaite prédire et d’utiliser les données clients du passé et les différents algorithmes d’intelligence artificielle pour probabiliser le fait que le client va réaliser telle ou telle action. Affinage des plans d’actions marketing et CRM En exploitant les insights générés par l’IA, les professionnels du marketing peuvent ajuster et optimiser leurs plans d’actions. Cela se traduit par une augmentation des performances, avec une croissance des ventes, une réactivation plus efficace des clients dormants et une limitation de la tombée en inactivité. Les modèles prédictifs offrent également la possibilité de réduire les coûts, en ajustant la pression commerciale et en optimisant les choix de canaux en fonction des segments de clientèle.L’application de l’IA dans le marketing et le CRM ne se limite pas à des analyses rétrospectives, mais s’étend à une vision proactive, permettant aux entreprises de rester en phase avec les attentes changeantes des consommateurs. En somme, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle dans le domaine du marketing et du CRM constitue une révolution, offrant des opportunités considérables pour améliorer l’efficacité opérationnelle et renforcer la relation client. Les bénéfices multiples, combinant augmentation des performances et réduction des

L’intelligence artificielle (IA) a profondément transformé le paysage du marketing, offrant aux entreprises de nouvelles opportunités pour comprendre, cibler et engager leurs publics de manière plus efficace que jamais. Dans cet article, nous explorerons la relation essentielle entre l’IA et la stratégie marketing, et comment ces deux domaines se complètent mutuellement pour atteindre des résultats exceptionnels. À l’ère où les données jouent un rôle central dans les décisions marketing, l’IA se révèle être un allié précieux. Grâce à ses capacités avancées d’analyse et de traitement des informations, l’IA permet aux experts du marketing de tirer des enseignements profonds à partir des vastes quantités de données disponibles, et ainsi d’éclairer leur prise de décision stratégique. Chez datacadabra, solution de data intelligence basée sur l’IA dédiée aux experts du marketing, nous croyons fermement que nos clients doivent avoir une vision claire des modèles et des mécanismes utilisés pour optimiser leur stratégie. Notre approche privilégie la transparence, car nous considérons que l’IA ne devrait pas être une boîte noire, mais un outil puissant et compréhensible permettant d’accroitre le ROI de ses actions en toute maitrise. Dans les sections à venir, nous commencerons par jeter les bases de l’intelligence artificielle et examinerons comment elle s’applique au domaine du marketing. Ensuite, nous mettrons en évidence comment l’IA peut améliorer les stratégies marketing, en facilitant la collecte et l’analyse des données, ainsi que l’optimisation des campagnes. Par la suite, nous soulignerons l’importance de la stratégie dans l’utilisation de l’IA, en mettant l’accent sur la transparence des modèles et la collaboration entre les équipes marketing et les experts en IA. Comprendre les bases de l’intelligence artificielle L’intelligence artificielle fait référence à la capacité d’une machine ou d’un système informatique à imiter ou à reproduire des comportements et des processus généralement associés à l’intelligence humaine. Elle repose sur des algorithmes sophistiqués, des modèles statistiques et des techniques d’apprentissage automatique (machine learning) qui permettent à l’IA d’apprendre et de s’améliorer au fil du temps. Les principales composantes de l’IA comprennent le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, les réseaux neuronaux artificiels, l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage en profondeur (deep learning). Chacune de ces composantes joue un rôle spécifique dans la capacité de l’IA à comprendre, analyser et interpréter les données. L’IA offre de nombreuses possibilités dans le domaine du marketing. Voici quelques exemples concrets d’applications de l’IA : L’IA joue un rôle essentiel dans l’analyse des données et la prise de décision stratégique. En permettant l’analyse automatisée de vastes ensembles de données, l’IA aide les experts du marketing à identifier des informations clés, des corrélations cachées et des modèles prédictifs. Cela leur permet de prendre des décisions éclairées basées sur des preuves, plutôt que sur des suppositions ou des intuitions. En outre, l’IA offre la capacité de réaliser des analyses en temps réel, permettant aux marketeurs de réagir rapidement aux changements du marché et aux comportements des consommateurs. Cette agilité dans l’analyse des données aide les entreprises à rester compétitives et à s’adapter rapidement à l’évolution des besoins et des attentes de leurs publics. L’IA agit donc comme un catalyseur de l’analyse des données et de la prise de décision stratégique, permettant aux marketeurs d’obtenir des informations précieuses, de développer des stratégies pertinentes et de saisir les opportunités pour une croissance durable. L’IA comme outil d’amélioration de la stratégie marketing L’une des contributions les plus précieuses de l’IA au domaine du marketing réside dans sa capacité à collecter et à analyser efficacement les données marketing. Grâce à des algorithmes avancés et à des techniques d’apprentissage automatique, l’IA peut extraire des informations significatives à partir de vastes ensembles de données, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour effectuer des analyses manuelles. Outre la collecte et l’analyse des données, l’IA offre des opportunités d’optimisation des campagnes marketing. Voici quelques exemples concrets de la manière dont l’IA peut être utilisée pour améliorer les performances des campagnes : En utilisant l’IA pour optimiser les campagnes marketing, les professionnels du marketing peuvent améliorer la pertinence, l’efficacité et la rentabilité de leurs actions, tout en offrant des expériences personnalisées et engageantes à leurs publics cibles. L’importance de la stratégie dans l’utilisation de l’IA Lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA dans le domaine du marketing, il est essentiel de considérer l’IA comme un outil de réflexion quant à la définition de la stratégie et non comme une boîte noire magique permettant d’obtenir des réponses toutes faites à toute problématique. La transparence et la compréhension des modèles utilisés par l’IA sont des éléments clés pour une utilisation efficace et responsable de cette technologie. En effet, la conception du modèle est clé dans sa performance opérationnelle. Et s’il y a un biais de construction dans le modèle alors son utilisation ne sera pas pertinente. Il est crucial que les professionnels du marketing comprennent comment les décisions sont prises par l’IA et qu’ils aient une vision claire des facteurs qui influencent ces décisions. Cela permet d’éviter des décisions basées sur des résultats inexplicables ou des biais indésirables. En favorisant la transparence, les experts en marketing peuvent maintenir le contrôle sur les stratégies et les actions mises en place, tout en bénéficiant de l’intelligence et des capacités de l’IA. Pour tirer pleinement parti de l’IA, il est nécessaire d’élaborer une stratégie marketing adaptée à cette technologie. Voici quelques étapes clés pour développer une stratégie marketing efficace avec l’IA : En développant une stratégie marketing adaptée à l’IA, les professionnels du marketing peuvent maximiser les avantages de cette technologie, tout en maintenant le contrôle et la compréhension des actions mises en place. Les défis à relever pour une utilisation réussie de l’IA en stratégie marketing L’intégration de l’IA dans la stratégie marketing présente des défis uniques. Pour une utilisation réussie de cette technologie, les entreprises doivent prendre en compte les aspects suivants. L’IA dépend de données de haute qualité pour fournir des résultats précis et fiables. Les entreprises doivent s’assurer de collecter des données pertinentes, propres et représentatives. Cela nécessite une vigilance dans la collecte, le

Vous avez une licence Datacadabra ! C’est bien, c’est même très bien. Vous avez compris que la data est en enjeu majeur pour votre activité, que vous allez pouvoir optimiser vos actions et que vos clients réclament une relation personnalisée. Et… cerise sur le gâteau, vous avez choisi la solution idéale pour répondre à ces enjeux, gagner en autonomie et donc en réactivité (non, je n’ai pas de parti pris 🙄). Aujourd’hui, vous voulez vous lancer dans votre premier score en mode solo (ou avec accompagnement si besoin, n’hésitez pas, nous sommes là pour ça !) L’objectif de cette Newsletter va être de vous donner les clés pour comprendre, apprendre et maîtriser le scoring via datacadabra. Qu’est-ce qu’un score ? La question peut sembler bête, mais comme le dit le dicton, « les questions idiotes sont celles qu’on ne pose pas ». Un score permet de mettre en avant le caractère prédictif d’un évènement, mais pas n’importe comment. Un évènement pour lequel la réponse sera oui ou non. Quelques exemples : J’arrête les exemples, je pense que vous avez compris. L’important, c’est de comprendre que le score répond par ‘oui’ ou ‘non’… et ça peut, par moment, demander une petite gymnastique intellectuelle. Bien évidemment, le score va vous donner une probabilité de réalisation d’un évènement (il y a 80% de chance que ce client achète ce produit). OK, mais comment ça marche ? La première chose à savoir, c’est qu’un score se base sur des données historiques. On ne part pas de rien. Il faut que l’évènement se soit déjà produit et avoir une base de données permettant de justifier la réalisation de cet évènement. Nous allons essayer d’illustrer la chose avec des chats. Parce que les chats, c’est mignon (il paraît) et que ça se partage bien sur les réseaux (c’est pour notre visibilité 😉). Vous voulez vous offrir un chat. Mais vous voulez un chat noir. La première possibilité, et là, le scoring ne peut rien pour vous, est de réserver un chat, d’une portée de chats de l’ami d’un ami, que vous ne connaissez pas, dont vous ne connaissez rien des chats… et là, c’est la grande loterie… Maintenant, si votre ami vous dit qu’il a un chat des mêmes parents chats, et que celui-ci est noir, où a des tâches noires, vous savez que vous avez une chance d’obtenir un chat noir. Et si maintenant, on vous dit que le « papa chat » est noir et la « maman chatte » est rousse, vous augmentez encore vos chances d’avoir un chat noir. En supposant que vous passiez par un élevage de chat, avec plusieurs combinaisons de ‘parents chats’ possibles, votre scoring sera donc défini ainsi :Cible = 1 si le chaton est noir, 0 sinonVariables explicatives :L’un des parents est noir = 1 si oui, 0 si nonL’un des frères/sœurs est noir = 1 si oui, 0 si nonVous aurez donc une base de données qui ressemble à ceci :(Bien évidemment, tout ceci n’est que fictif, c’est pour illustrer l’exemple) J’ai volontairement choisi des variables binaires (qui prennent la valeur 0 ou 1) pour illustrer l’exemple mais les variables explicatives peuvent être nominales (couleur du chat = noir, roux, noir et roux…) ou numériques. Datacadabra se chargera de transformer ces variables en variables binaires. Votre base de données est ainsi prête pour être intégrée dans datacadabra et calculer votre probabilité d’obtenir un chat noir (dans la réalité, il faut intégrer au modèle un maximum de données pour être certain de pouvoir expliquer la couleur du chat). Premier cas d’école Normalement, si ma prose est suffisamment claire, à ce stade, vous avez compris ce qu’est un score et comment ça fonctionne.Maintenant, vos données sont dans Datacadabra, vous avez lancé votre score et… et… Aïe Aïe Aïe !!! « Je fais quoi maintenant ??? »Maintenant, Il faut analyser les sorties de datacadabra ! Elles sont commentées, c’est rassurant, mais vous souhaitez en comprendre davantage.Nous allons continuer avec des chats. Cette fois-ci, ce que vous souhaitez, c’est avoir un chat mignon, pour faire des câlins, et pas un chat qui griffe et qui mord.Vous avez pu récupérer la base de données de l’élevage avec l’historique de toutes leurs portées (ici, 20 chatons) dont ¼ ont eu un comportement doux et agréable.(Plein de petit chatons… 😍) Cette base de données est assez riche : Cible : Le chat est mignon = 1 sinon 0 Variables explicatives :Le papa est docile (binaire) = 1 sinon 0La maman est docile (binaire) = 1 sinon 0Longueur des canines du papa (numérique)Longueur des canines de la maman (numérique)Longueur des poils du papa (numérique)Longueur des poils de la maman (numérique)Couleur du pelage du papa (nominale)Couleur du pelage de la maman (nominale) Je vous passe les étapes intermédiaires dans datacadabra, vous avez les données dans votre datamart, et en quelques clics, votre score est lancé, et il ne reste plus qu’à interpréter les résultats (et c’est d’ailleurs tout l’objet de cette newsletter). Dans les parties suivantes, nous allons nous focaliser sur l’analyse des sorties Datacadabra. Un peu de culture générale Alors oui, cette partie ne reflète pas de la culture générale, mais bien d’une culture spécifique au scoring, mais c’est toujours bon à savoir. Un score, c’est une fonction (ici, une régression logistique pour être précis). La formule, peut sembler un peu complexe :S = Note de scoreVariables explicatives = X1, X2, …, XnCoefficient du modèle : A1, A2, …, Anα = constante du modèle (car tout modèle à une constante) Les coefficients du modèle sont calculés par datacadabra (c’est là où l’analyse de corrélation de variable prend tout son sens, mais pas la peine d’entrer dans le détail) A la fin, nous obtenons une formule qui ressemble à ça : Pas très sexy tout ça, mais ne vous en faites pas, les outils de nos jours font ça tout seul 😉. Ce qui est intéressant, ça n’est pas la formule, mais sa représentation graphique : Cette fonction prend des valeurs (quel que soit X) comprise entre 0 et 1… ou, si vous me suivez, entre une probabilité égale à 0 ou une probabilité égale à 100%. (pour la petite histoire, cette

Il est important de différencier son plan d’animation selon le potentiel de chaque client. Cela permet de maximiser les chances de fidélisation et de développer les ventes auprès de chaque client. Pour évaluer le potentiel futur des clients, il est possible de créer un score qui permet de calculer la probabilité qu’un client soit fidèle à horizon de X mois. L’utilisation d’un score de potentiel Pour créer ce score, plusieurs indicateurs peuvent être pris en compte. Par exemple : le taux de fréquentation du client, le montant de ses achats, sa fidélité à la marque, son niveau de satisfaction, etc. Une fois ce score établi, il est possible de différencier son plan d’animation en fonction du potentiel de chaque client. Pour les clients à fort potentiel, il peut être intéressant de leur proposer des avantages exclusifs, comme des offres personnalisées ou des événements privés. Cependant, pour les clients à potentiel moyen, il peut être judicieux de les fidéliser en leur proposant des avantages réguliers. Cela peut être des remises sur les achats ou des cadeaux à chaque visite. Enfin, pour les clients à faible potentiel, il peut être utile de les inciter à acheter en leur proposant des promotions temporaires ou en leur faisant bénéficier de services supplémentaires. Ainsi, en différenciant son plan d’animation selon le potentiel de chaque client, il est possible de mieux cibler les actions marketing et de maximiser les chances de fidélisation des clients. De ce fait, cela permet de développer les ventes auprès de chaque client, en proposant des offres adaptées à leurs attentes et à leur profil. Comment construire son score de potentiel ? Afin de construire un score de potentiel, on peut suivre la méthodologie suivante : Sélectionner les variables à prendre en compte : Avant de commencer à créer le score, il est important de déterminer les variables qui auront le plus d’impact sur la fidélisation des clients. Ces variables peuvent être des indicateurs de fréquentation, de montant des achats, de fidélité à la marque, de satisfaction, etc. Collecter et nettoyer les données : Une fois les variables sélectionnées, il faut réunir les données nécessaires pour chaque client. Ces données peuvent être issues de différentes sources, comme les bases de données clients, les enquêtes de satisfaction, etc. Il est important de vérifier la qualité et la fiabilité des données avant de poursuivre l’analyse. Appliquer une technique de modélisation : Plusieurs techniques de modélisation statistique peuvent être utilisées pour créer un score de potentiel. En effet,, il est possible d’utiliser une régression logistique pour prédire la probabilité qu’un client soit fidèle ou non. Cette technique permet de mettre en relation les différentes variables sélectionnées et de pondérer leur importance dans la prédiction du score. Valider et affiner le modèle : Une fois le modèle de score de fidélisation créé, il est important de le valider en le testant sur un échantillon indépendant de données. Si les résultats sont satisfaisants, le modèle peut être utilisé pour évaluer le potentiel de fidélisation de chaque client. Si les résultats ne sont pas concluants, il peut être nécessaire de revoir le modèle et de l’affiner en ajustant les variables ou en changeant de technique de modélisation. Le module Prédire de datacadabra intègre nativement le score de potentiel au sein des différentes méthodes d’analyses proposées. Vous pouvez ainsi obtenir en toute simplicité le modèle souhaité et l’exploiter opérationnellement pour optimiser vos plans d’actions. N’hésitez pas à demander une démo !