Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Dans cette leçon, nous explorerons différentes techniques de modélisation utilisées pour créer des modèles de scoring client performants. Ces techniques permettent non seulement de prévoir le comportement des clients, mais aussi d'optimiser les stratégies marketing et opérationnelles. Nous nous concentrerons sur la régression, les arbres de décision et d'autres méthodes couramment utilisées.
La régression est une méthode statistique utilisée pour établir la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. La Régression Linéaire est l'une des formes les plus simples et les plus courantes. Elle est utilisée pour prédire une valeur numérique :
La Régression Logistique, quant à elle, est utilisée pour des problèmes de classification binaire, comme :
Les arbres de décision sont des modèles de prédiction qui utilisent une structure d'arbre pour prendre des décisions. Ils sont particulièrement utiles pour les problèmes de classification et de régression.
Exemple : Utilisation d'un arbre de décision pour segmenter les clients en fonction de leur probabilité d'achat.
Les forêts aléatoires sont une extension des arbres de décision qui utilisent de multiples arbres pour améliorer la précision des prédictions. Chaque arbre est entraîné sur un sousensemble différent des données, et les prédictions finales sont établies en combinant les résultats de tous les arbres.
Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du cerveau humain et sont utilisés pour des tâches de prédiction très complexes. Bien qu'ils nécessitent des ressources computationnelles importantes, ils sont très puissants pour des modèles de scoring plus sophistiqués.
Le choix de la technique de modélisation dépend de plusieurs facteurs : Les objectifs du modèle (prédiction, classification, segmentation). La nature des données (quantitatives, qualitatives). La complexité requise et le niveau de précision attendu. Les ressources disponibles pour la construction et la validation du modèle.