Modélisation de la propension : Utiliser les données pour prédire les comportements

Les données comportementales sont de plus en plus faciles à obtenir, grâce à la prolifération des appareils numériques et de l’activité en ligne. Cela a donné naissance à un nouveau domaine de la science des données connu sous le nom de modélisation de la propension, qui utilise les données pour prédire le comportement futur.

La modélisation de la propension (a.k.a Propensity modeling) peut être utilisée pour un large éventail d’applications, du marketing ciblé à la prévention de la fraude. En comprenant comment les clients sont susceptibles de se comporter, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées sur la façon de s’engager avec eux.

Les données prennent de la valeur lorsque nous les utilisons pour prédire l’avenir au lieu de simplement analyser le passé. C’est là que la modélisation de la propension entre en jeu.

Dans cette article, nous allons explorer les bases de la modélisation de la propension et certaines des façons dont elle peut être utilisée pour améliorer votre entreprise.

1. La propension, c’est quoi et comment ça marche?

La propension est un concept utilisé en économie et en finance pour désigner la manière dont les gens réagissent en fonction des incitations financières que les autres reçoivent. Il s’agit d’une mesure des comportements économiques, c’est-à-dire de la manière dont les gens utilisent leur argent. La propension peut être mesurée de différentes manières, mais elle est généralement exprimée en termes de la proportion de revenu que les gens sont prêts à dépenser lorsque les prix des biens et services augmentent.

La propension, c’est ce qui nous pousse à agir d’une certaine manière, en fonction de nos valeurs, de nos croyances et de notre personnalité. Elle est à l’origine de nos choix et de nos comportements. La propension peut être un facteur d’échec comme de réussite. Elle peut nous pousser à commettre des erreurs, à prendre des risques inutiles ou à nous montrer réticents à changer. Elle peut aussi nous aider à surmonter les difficultés, à persévérer dans nos efforts et à atteindre nos objectifs. La propension est donc un concept important à prendre en compte dans la vie.

Utilisation pratique à travers des modèles mathématique

Un modèle de propension est un modèle mathématique qui est utilisé pour déterminer la probabilité qu’un individu accomplisse une certaine action. Les modèles de propension sont construits en utilisant des données historiques qui comprennent des informations sur les individus et leurs actions. Ces données sont ensuite analysées pour déterminer les facteurs qui influencent la probabilité qu’une personne accomplisse une certaine action. Les modèles de propension peuvent être utilisés pour prédire les comportements futurs en fonction des comportements passés.

Bien que la modélisation de la propension et son extension, la modélisation de l’uplift, existent depuis plusieurs décennies (Paul Rosenbaum et Donald Rubin l’ont théorisé en 1983), ce n’est que récemment que l’apprentissage automatique les a rendus plus efficaces. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises disposent d’équipe de data scientist et ont accès aux outils nécessaires pour créer elles-mêmes des modèles complets. Cependant, ces modèles manquent souvent de la boucle de rétroaction nécessaire à une amélioration continue. Même si votre entreprise ne dispose pas de l’expertise nécessaire pour créer ces modèles, vous pouvez toujours avoir accès à des modèles de propension de base par le biais de vos plateformes CRM et d’automatisation du marketing existantes.

2. Quelle est l’importance de la propension a l’échelle des entreprises et de la macro économie?

La propension est un concept important en économie parce qu’elle permet aux économistes de prédire comment les gens vont réagir en fonction des changements dans leurs conditions financières. Par exemple, si les économistes prévoient une hausse des prix, ils peuvent utiliser la propension pour prédire combien de gens vont réduire leurs dépenses et épargner davantage. De même, si les économistes prévoient une baisse des prix, ils peuvent utiliser la propension pour prédire combien de gens vont augmenter leurs dépenses.

La propension est également un outil utile pour les entreprises et les investisseurs, car elle leur permet de mieux comprendre comment les gens vont réagir aux changements dans les prix des produits et services. Par exemple, si les entreprises savent que les consommateurs ont une propension élevée à dépenser lorsque les prix augmentent, elles peuvent être plus agressives dans leurs augmentations de prix sans craindre de perdre leur clientèle.

Enfin, la propension est également importante pour les décideurs politiques, car elle leur permet de mieux comprendre comment les gens vont réagir aux changements dans les taxes et les transferts de revenu. Par exemple, si les politiques veulent encourager les gens à épargner davantage, ils peuvent diminuer les impôts sur le revenu ou augmenter les transferts de revenu, comme les prestations sociales. Inversement, si les politiques veulent encourager les gens à dépenser davantage, ils peuvent augmenter les taxes sur le revenu ou diminuer les transferts de revenu.

3. Quels sont les meilleurs modèles de propension?

Les modèles de propension sont couramment utilisés dans les domaines de la finance, de la santé et du marketing. Ils peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant une meilleure compréhension des comportements des consommateurs et des risques associés. Ils peuvent aussi être utilisés pour une gamme de produits et services, y compris les produits de luxe, les services bancaires et les abonnements en ligne.

Ces modèles sont construits à partir de données historiques sur les achats et les comportements des consommateurs. Ils utilisent des algorithmes sophistiqués pour analyser ces données et prédire les achats futurs.

Il existe de nombreux modèles de propension différents, mais certains sont plus couramment utilisés que d’autres. Les modèles les plus courants sont les modèles de régression logistique, de régression linéaire et de PLS.

A. Les modèles de régression logistique

Les modèles de régression logistique sont couramment utilisés pour prédire les achats futurs des consommateurs. Ils utilisent une variable dépendante binaire (par exemple, acheter ou ne pas acheter) pour modéliser les données. Les modèles de régression logistique sont souvent utilisés pour les produits de consommation courante, tels que les aliments et les boissons.

B. Les modèles de régression linéaire

Les modèles de régression linéaire sont également couramment utilisés pour prédire les achats futurs des consommateurs. Ils utilisent une variable dépendante continue (par exemple, le prix d’un produit) pour modéliser les données. Les modèles de régression linéaire sont souvent utilisés pour les produits de luxe, tels que les voitures et les bijoux.

C. Les modèles de PLS

Les modèles de PLS sont moins couramment utilisés que les modèles de régression logistique et de régression linéaire, mais ils peuvent être très utiles pour certains types de produits. Les modèles de PLS utilisent une variable dépendante latent (c’est-à-dire, une variable qui n’est pas mesurée directement, mais qui peut être estimée à partir des données) pour modéliser les données. Les modèles de PLS sont souvent utilisés pour les services, tels que les abonnements en ligne.

Il n’existe pas de modèle de propension parfait. Chaque modèle a ses propres avantages et inconvénients. Certains modèles sont mieux adaptés à certains types de produits que d’autres. Les marketeurs doivent choisir le modèle qui convient le mieux à leur produit et à leur marché cible.

4. Comment créer un son modèle de propension ?

Un bon modèle de propension doit être capable d’identifier les principaux moteurs du comportement des clients et de prédire avec précision leur comportement futur. Le modèle doit être facile à interpréter et fournir des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour améliorer les campagnes et les stratégies de marketing. En outre, le modèle doit être constamment mis à jour et amélioré à mesure que de nouvelles données sont disponibles.

Voici quelques conseils pour créer un modèle de propension qui vous aidera à mieux comprendre vos clients et à cibler vos efforts de marketing:

1. Connaissez votre client. La première étape pour créer un excellent modèle est de bien comprendre votre clientèle. Quels sont leurs besoins et leurs désirs ? Qu’est-ce qui les motive ? Plus vous en savez sur vos clients, mieux vous pourrez cibler vos efforts de marketing.
2. Identifiez vos indicateurs marketing clés. Une fois que vous connaissez votre client, vous devez identifier les indicateurs marketing clés qui vous aideront à l’atteindre. Il peut s’agir de données démographiques, psychographiques et comportementales.
3. Recueillez des données. Une fois que vous connaissez vos indicateurs marketing clés, vous devez rassembler les données qui vous aideront à mieux les comprendre. Ces données peuvent provenir de diverses sources, notamment des enquêtes, des entretiens avec les clients et des données transactionnelles.
4. Construisez votre modèle. Il est maintenant temps de rassembler tous les éléments et de construire votre modèle. Cela vous aidera à comprendre les relations entre vos indicateurs marketing et la propension de vos clients à acheter votre produit ou service.
5. Testez et affinez votre modèle. Enfin, vous devez tester et affiner votre modèle pour vous assurer qu’il est précis et prédictif. Cela peut se faire par le biais de tests A/B, d’analyses de régression et d’autres méthodes statistiques.

Conclusion

La modélisation de la propension est un outil puissant qui peut être utilisé pour prédire toutes sortes de comportements.

Il existe de nombreuses façons de procéder à la modélisation de la propension, mais l’idée de base est d’utiliser les données passées pour construire un modèle qui peut être utilisé pour prédire le comportement futur. Cela peut être fait avec toutes sortes de données, y compris des données démographiques, des données d’achat, des données de navigation sur Internet, etc.

Il existe de nombreuses applications différentes pour la modélisation de la propension, notamment le marketing ciblé, la détection des fraudes, la fidélisation des clients, etc. Les possibilités ne sont vraiment limitées que par votre imagination.

Bien que certaines entreprises utilisent une forme de modélisation de la propension, toutes ne le font pas aussi bien qu’elles le pourraient. Un bon modèle doit être capable d’exploiter d’énormes quantités de données en temps quasi réel dans le cadre d’une boucle de rétroaction continue, de sorte qu’il devienne toujours plus intelligent et vous aide à affiner vos efforts de marketing.