Scoring & Clustering

Selon Benoit

Fondateur

On train

Qu’est-ce que le scoring ? 

Le scoring est une application de Machine learning qui consiste à appliquer un modèle de prédiction pour générer des valeurs représentant un score de probabilité. En marketing, on parle de scoring utilisateur lorsque l’on souhaite prédire la probabilité qu’un client réalise une action dans la prochaine période de temps. Cette action peut être la conversion, la souscription à une newsletter, ou encore le churn.

  • La première étape est l’apprentissage et la validation du modèle, au cours desquelles vous appliquez l’algorithme de scoring à des données dont vous connaissez les résultats, afin de découvrir des schémas entre les variables explicatives et la variable cible. 
  • Vous pouvez ensuite appliquer le modèle de scoring à un nouvel ensemble de données. Le modèle renvoie ainsi les scores calculés. Ainsi, vous pouvez déployer le modèle entraîné en production.

Quelle est l’utilité d’utiliser une méthode de scoring en marketing ? 

En marketing, tout l’enjeu est de prédire le comportement de l’utilisateur afin d’anticiper ses besoins et d’utiliser les ressources de l’entreprise pour y répondre. 

Cette technique de Machine learning permet d’estimer la probabilité reflétant le futur comportement des utilisateurs vis-à-vis de l’entreprise. C’est donc un avantage business non négligeable pour l’entreprise. 

Par exemple, les algorithmes de scoring vous permettront de cibler les utilisateurs qui ont la plus grande probabilité de conversion,  de réduire le taux de churn, ou encore de mieux cibler vos campagnes médias.

Qu’est-ce que le clustering ? 

Le clustering est une méthode de Machine Learning qui consiste à regrouper un ensemble d’individus de manière à ce que les individus d’un même groupe (appelé cluster) soient les plus semblables les uns aux autres.  

Le clustering peut être réalisé grâce à divers algorithmes (K-means, G-means, …) qui diffèrent sensiblement dans leur compréhension de la constitution d’un cluster. Les notions populaires pour la création des clusters reposent sur le fait d’avoir des petites distances entre les membres du cluster, des zones denses de l’espace de données, des intervalles ou des distributions statistiques particulières. 

Pourquoi le clustering est-il essentiel en marketing ? 

Presqu’aucune entreprise ne peut se permettre de cibler l’ensemble des utilisateurs de façon identique. Cela serait trop coûteux, peu efficace et donc non rentable. En effet, vous n’allez pas vendre le tout dernier iPhone à des personnes très âgées, ce serait un mauvais usage de ressources. Les entreprises ont donc besoin donc de segmenter leurs utilisateurs en fonction de leurs préférences et caractéristiques, pour cibler des groupes d’audience plus large mais plus précis.

Ainsi, grâce aux données démographiques de vos utilisateurs, leurs préférences d’achat et leurs habitudes de consommation, vous pouvez réaliser un clustering et regrouper vos utilisateurs en différents groupes, ce qui vous permettra d’adresser le bon message à la bonne audience au bon moment.

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