Les différents types de modèles CRM

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L’idée de base de construction des modèles repose sur la prédiction du futur par l’analyse des données présentes et passées. On part donc du postulat que le moyen le plus fiable de prédire le comportement futur d’un client se trouve dans l’observation de son comportement passé. Ceci explique la volonté de conserver dans le data warehouse une profondeur historique assez importante. On s’intéresse à un phénomène déjà réalisé, comme la réponse à un mailing, dans un groupe test de clients. On recherche quelles sont les caractéristiques qui séparent ce groupe test, les répondants, du reste de la population qui a reçu le mailing, les non répondants. L’analyse peut mettre en évidence les facteurs cités précédemment  tels que le code RFM, le code segment ou la part des achats passés dans tel ou tel rayon, mais aussi certaines caractéristiques socio-démographiques comme l’âge, le revenu, le statut d’habitation ou la zone d’habitat. Certains outils combinent automatiquement les variables avec des opérateurs logiques (et, ou, non) ou des opérateurs mathématiques (×, ÷, +, –) pour faire émerger des agrégats encore plus significatifs. La lisibilité est parfois difficile, mais ces agrégats apportent un gain de performance de 20 % qui peut faire la différence.

Il est évident que le comportement des individus varie en fonction de certains critères. Ainsi, les auteurs de ce livre, qui sont de grands consommateurs (et nous espérons amateurs !) de disques et de livres, ne pouvaient totalement se laisser aller à leurs passions lorsqu’ils étaient étudiants. Toutefois, avec l’âge et l’augmentation des revenus, ils peuvent se livrer avec moins de retenue à la satisfaction de cette passion. Le travail du modèle est d’identifier cette relation, de le quantifier et d’appliquer sa prédiction pour l’identification de ventes futures. Les modèles les plus courants aujourd’hui sont les régressions multiples et l’analyse CHAID (Chi 2 Automatic Interactive Detector).

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