Comment améliorer son Marketing grâce à la Data Science ?

Parce que le sujet Data Science peut paraître compliqué, nous avons créé une infographie (disponible en bas de cet article) pour :

  • vous donner des repères et vous permettre de cerner le type de problématique que la Data Science peut traiter
  • adopter un langage commun entre le Marketing et la Data Science
  • avoir des pistes pour vous aider à spécifier votre besoin.

 

Comment avons-nous construit cette infographie ?

Pour construire ce synopsis, nous avons rassemblé et trié toutes les questions posées par nos clients sur les six derniers mois à partir desquelles nous avons retenues les sept questions Marketing les plus courantes, que nous avons organisées ensuite autour des trois grands scenarii d’usages : Comprendre – Optimiser – Prédire.

Nous avons soumis ces problématiques Marketing à notre équipe de Data Scientists. Pour chacune de ces questions métier, chacun devait formuler une recommandation méthodologique.

 

À savoir avant de se lancer !

Comme toute représentation, cette infographie est un exercice de simplification. Certains partis ont été pris. En complément de sa lecture, il nous semblait donc utile de rappeler les points suivants :

 

  • Les familles d’algorithmes peuvent souvent répondre à plusieurs problématiques : par exemple, la modélisation prédictive peut permettre de « comprendre » ses clients, mais aussi d’«optimiser » ses campagnes marketing.

 

  • Le choix du Data Scientist pour une méthode plutôt qu’une autre va être conditionné par plusieurs facteurs : l’objectif visé par le Marketing bien évidemment, mais aussi et surtout la nature (quantitative, qualitative, textuelle..), le volume, la structure (ou pas) des données, les outils de traitements mathématiques disponibles, l’expertise du Data Scientist, et enfin le type de livrables attendus par les équipes métier.

 

  • Une famille méthodologique est composée de nombreux algorithmes. C’est l’expérience du Data Scientist qui orientera vers un outil plutôt qu’un autre. C’est aussi en procédant par test que l’expert validera en final l’algorithme à déployer. La pertinence des résultats produits, mais aussi leur stabilité, seront les indicateurs évalués pour opérer ce choix. Enfin, il est parfois utile de « chaîner » des algorithmes pour répondre au besoin Marketing.

 

Les clés de lecture

Débutez par le panneau start (en bas à gauche) : l’infographie se lit de bas en haut.

 

La première ligne pose les sept grandes catégories de questions Marketing. Il est très important pour la réussite d’un projet Data Science de bien s’aligner avec le métier pour avoir des résultats concrets. Il faut réussir à faire formuler par le marketing l’expression précise des livrables qu’il souhaite recevoir. On pourra par exemple relever comme demande : «je voudrais identifier les 100 contacts qui ont la probabilité la plus forte de m’acheter dans les 2 prochains mois ». A partir de cette demande précise, l’expert mathématique appliquera un algorithme prédictif qui attribuera une probabilité d’achat à chacun des contacts en base. Alors l’équipe métier pourra minimiser son coût d’acquisition, en focalisant ses efforts marketing sur les contacts ayant la probabilité d’achat la plus forte.

 

Cette infographie regroupe les 3 grandes familles de solutions Data Science, autour de 3 mots-clés :

 

  • Comprendre: quel est le profil de mes contacts, comment les segmenter, quels sont leurs attentes et qu’est ce qui fait qu’ils se désabonnent (churn) ? Les méthodologies d’analyse factorielle, clustering, et modélisation prédictive peuvent aider à cela.

 

  • Optimiser : Les plans d’expériences, les algorithmes de recommandation, et les processus stochastiques peuvent répondre au besoin d’optimiser son mix marketing, savoir quels produits prescrire à ses clients, et améliorer son attribution.

 

  • Prédire : quels sont les clients à plus fort potentiel, qui sont mes intentionnistes, comment prédire mes ventes ? Les méthodologies de Customer Life Time Value, la modélisation prédictive et les analyses de séries chronologiques solutionnent ces besoins.

 

 

En conclusion, il est primordial de lier et faire travailler ensemble Marketing et Data Science pour que le projet fonctionne. Les Data Scientists doivent comprendre les problématiques métier, et le métier doit comprendre la Data Science sans la fantasmer comme une boite magique. Non, les Data Scientists ne peuvent pas vous trouver des intentionnistes si vous ne leur fournissez pas les données nécessaires pour le faire !

Il faut aussi comprendre les contraintes des méthodologies et algorithmes utilisés en Data Science pour avancer dans son projet.

Il faut aussi avoir un langage commun, et nous espérons que cette infographie sera un moyen de poser les bases d’une communication épanouie !

 

 

Alors segmentation, persona, intentionnistes, modèles prédictifs, mesure performance : découvrez en plus sur la Data Science et le Data mining ! Améliorez votre Marketing grâce à la Data Science : les clés pour comprendre, optimiser, et prédire c’est dans l’infographie ci-dessous ! Et n’hésitez pas à nous faire vos remarques, nous sommes ouverts 😉


 

 

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