Résumé L’engorgement des marchés, les crises économiques mais surtout les nouvelles données auxquelles les nouvelles technologies nous donnent accès aujourd’hui ont bousculé les orientations du marketing qui, traditionnellement orientés vers des offres produits, glissent vers une orientation client





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1.2La modélisation de ces informations : le datamining




1.2.1Définition du datamining et son évolution



« Le data miningest l’ensemble des algorithmes et méthodes destinés à l’exploration et l’analyse de grandes bases de données informatiques en vue de détecter dans ces données des règles, des associations, des tendances inconnues (non fixées a priori), des structures particulières restituant de façon concise l’essentiel de l’information utile pour l’aide à la décision. »

Source : http://data.mining.free.fr/
Le terme de « data mining » remonte aux années 1989 au cours du premier workshop KDD (KnowledgeDiscovery in Databases). En effet, avant le data mining, les analystes devaient développer des hypothèses sur les données qui étaient par la suite testées sur les bases de données. Mais ce procédé ne fonctionne que dans le cadre d’un volume dedonnées.

Il a donc fallu trouver un moyen de stocker et analyser un grand nombre de données bien plus rapidement via l’ordinateur : le data mining était né. Cependant, le data mining est différent des analyses statistiques car il ne se base pas sur une hypothèse mais analyse les données sans à priori pour tirer des conclusions.
Avec l’évolution rapide des techniques informatiques, les possibilités de stockages de plus en plus importantes et le développement de l’intelligence artificielle, le data mining aide aujourd’hui de très nombreux secteurs à prendre des décisions.
Il s’utilise dans de nombreux domaines très divers même s’il concerne principalement les secteurs qui possèdent de très nombreuses informations clients : 

  • Les assurances

  • Les services financiers

  • La grande distribution

  • La téléphonie

  • Les outils de collaboration.


Il est très utilisé dans le marketing et plus particulièrement dans le CRM car il permet, entre autres, de segmenter des bases de données, d’identifier les clients à risque ou ceux à fort potentiel…

1.2.2Le principe



Les deux types de techniques du datamining sont les suivantes :

  • Les techniques descriptives permettent de souligner ou tirer des règles des informations cachées dans la masse. L’analyse factorielle, le clusteringou la recherche d’association sont des exemples de techniques descriptives. Elles permettent de faire de la segmentation.

  • Les techniques prédictives permettent d'extrapoler de nouvelles données à partir des informations recueillies. On distingue deux types de données à extraire :

    • Les arbres de décision, l’analyse discriminante ou la régression logistique qui permettent de trouver des données qualitatives.

    • La régression linéaire ou les arbres de décision qui permettent de trouver des données quantitatives.

Ces techniques permettent de faire du scoring.
Pour plus d’informations, voir l’annexe 1 : datamining - classification des techniques.

1.3Les principales utilisations et applications



Les modèles prédictifs sont utilisés dans de nombreuses applications aujourd’hui que ce soit au niveau des moteurs de recherche, du cross-selling2 et de l’up-selling1, des propositions de produits, …


1.3.1Cross et up-selling



Le cross-selling et l’up-selling permettent aux entreprises d’augmenter la valeur de leurs clients (ou ARPU1) mais aussi de les fidéliser.
Ces bases sont basées sur l’analyse prédictive. Selon la méthode de Salazar et Al, il convient de passer par trois phases pour déterminer quelle offre est la plus appropriée et optimiser pertinence et rentabilité des opérations.
1/ La segmentation

Il est important dans un premier temps de bien connaître ses clients et de les segmenter à l’aide des méthodes de segmentation de la valeur client « ascendantes », « descendantes » ou « mixtes ». Si on utilise par exemple la segmentation mixte, on obtient 4 segments différents :

  • forte valeur par client,

  • très forte valeur par client,

  • jeune consommateur en début de cycle d’achat,

  • consommateurs les plus âgés et les plus rentables.


2/ L’analyse des segments

Chacun des segments est ensuite analysé sous deux axes : le profil d’achat type et le processus de ré-achat. De cette analyse découle un profil d’achat type ainsi que les incentives déterminants du ré-achat pour chacun des quatre segments identifiés.
3/ L’évaluation des timing

On observe le timing qui existe entre chaque achat pour déterminer quelles sont les transitions qui posent problème (exemple : sur le segment 2 le temps d’achat entre le 1er et le 2nd achat est beaucoup plus faible qu’entre le 3ème et le 4ème achat).
A l’issue de cette dernière étape, on peut proposer au meilleur moment et de manière individualisée, la meilleure offre (up-selling ou cross-selling) dans le but d’améliorer la valeur de chaque client.

1.3.2Le modèle prédictif des moteurs de recherche et comparateurs



La saisie prédictive se fait sur de très nombreux moteurs de recherche actuellement. Cela permet d’aider les internautes, en temps réel, à trouver ce qu’il souhaite et à y accéder plus rapidement.




www.google.fr www.amazon.fr

L’exemple du comparateur de prix anciennement Farecast et aujourd’hui Bing (Farecastet MSN Travel) est aussi très intéressant car son moteur dépasse la simple saisie prédictive. En effet, il permet de comparer le prix des tarifs aériens de manière prédictive : il nous indique s’il est intéressant d’acheter maintenant ou d’attendre que les prix baissent.


1.3.3La publicité comportementale



La publicité comportementale permet de proposer aux clients un produit qui correspond à leurs attentes.


Source : Orange Advertising Network
Comme on peut le voir sur les graphiques ci-dessus, la publicité comportementale permet de multiplié par au minimum 2,5 le succès des campagnes aussi bien sur le secteur du voyage que sur ceux de l’auto et de la grande distribution.
En France, certains annonceurs commencent à se positionner sur ce secteur, c’est le cas par exemple de PriceMinister. Olivier Mathiot, cofondateur VP marketing et communication de PriceMinister : « Le marketing comportemental ou plus généralement les campagnes relationnelles génèrent à ce jour un CA équivalent à celui développé à partir des événements produits. Les campagnes emailing comportementales ou relationnelles ont de plus petits volumes, sont moins coûteuses sur le moyen terme (du fait de leur automatisation) et sont globalement beaucoup plus efficaces. La rentabilité est donc là. »
Pimkie est aussi un des acteurs qui a misé sur la publicité comportementale. La société a récolté beaucoup d’informations concernant ses clients grâce à ses cartes de fidélité. Aujourd’hui, Pimkie continue de cibler ses clients grâce à la publicité comportementale : « Pimkie analyse les comportements distinctifs des nouveaux visiteurs et des visiteurs connus sur son site internet. La marque porte une attention particulière à ses nouveaux contacts et pratique une politique de "nurserie" pour faire grandir les nouvelles inscrites au sein de la marque. Ainsi un message de bienvenue est-il envoyé à toute nouvelle abonnée sur son site. Après réception de ce premier email Pimkie analyse l’activité de la nouvelle recrue sur le site internet et teste plusieurs types de communication à suivre avec des messages dont l’orientation varie entre éditorial, mise en avant de promotions, mise en avant de nouveautés. » dixit Sophie Hocquez, International Web and e-commerce manager. Grâce à ce procédé, le site Internet a vu sa croissance augmenté de 30%.

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