Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La collecte des données est une étape cruciale pour toute démarche de scoring client. Les données peuvent provenir de diverses sources, notamment : Données internes : Ces données sont obtenues directement à partir des systèmes internes de l'entreprise, tels que les systèmes de gestion des relations client (CRM), les bases de données transactionnelles, et les historiques de ventes. Données externes : Elles incluent des informations obtenues de sources externes telles que les agences de notation, les réseaux sociaux, les enquêtes de satisfaction clients, et les entreprises spécialisées en data.
Pour que le scoring soit efficace, il est important de s’assurer que les sources de données sont fiables et complètes. La qualité des données influe directement sur la précision des modèles de scoring.
Une fois les données collectées, il est essentiel de les nettoyer et de les normaliser. Le nettoyage des données implique : La suppression des doublons : Éliminer les entrées en double qui peuvent fausser le scoring. La gestion des valeurs manquantes : Compléter ou retirer les données manquantes pour assurer une base de données cohérente. La correction des erreurs : Rectifier les fautes d'orthographe et les erreurs de formatage.
La normalisation des données consiste à transformer les variables pour qu'elles soient comparables et utilisées efficacement dans les modèles. Par exemple, convertir toutes les dates au même format ou standardiser les unités de mesure.
Pour rendre les données prêtes à l'emploi, plusieurs techniques peuvent être utilisées :
Agrégation des données à différents niveaux permet de simplifier l'analyse. Par exemple, les transactions peuvent être agrégées par mois ou par client pour faciliter les analyses de tendances.
La transformation des données implique des techniques telles que la discrétisation, qui permet de segmenter des variables continues en intervalles, ou l'encodage des données catégorielles, qui convertit les données textuelles en variables numériques.
L’imputation des valeurs manquantes est la pratique de remplacer les valeurs manquantes par des estimations, basées sur des techniques statistiques ou d'apprentissage automatique.
La sélection de caractéristiques consiste en l’identification des variables les plus pertinentes pour le modèle de scoring.
Adopter de bonnes pratiques dans la collecte et la préparation des données est essentiel pour la réussite de tout projet de scoring client. La qualité des données en entrée détermine de manière significative la validité des résultats provenant des modèles de scoring.