Le datamining

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Olivier Decourt

Formateur et consultant DataMining

Le DataMining, qu’est-ce que c’est et comment l’appréhender ?
Extrait d’une conversation téléphonique (réelle) : « Allô, monsieur Decourt ? Je travaille pour X1 et nous désirons rencontrer tous les habitants de votre rue (sic). Quand pouvons-nous vous rencontrer pour vous parler de nos offres en matière d’assurances ? » Cette conversationdate de juillet 2000. Elle foule aux pieds tous les concepts véhiculés par le DataMining, ce qui montre combien cette discipline encore jeune a du mal à se faire une place dans les services marketing actuels. Le plan suivi ici est de prospecter de nouveaux clients, choisis presque aléatoirement (une rue dans Paris !) ; quel taux de réponse espérer de ce type de campagne ? Il risque d’êtredramatiquement bas, ce qui met en doute la rentabilité de cette action. Le DataMining a pour but d’éviter ce genre de prospections dont on a l’impression qu’elles se font au hasard. Rencontrer tous les habitants d’une rue donnée semble moins prometteur que de rencontrer toutes les personnes dont le score d’appétence à un certain produit dépasse les 70 %. La « fouille des données » met au point destypologies descriptives et des modèles afin de faciliter la prise de décision. Les choix sont alors faits en fonction des résultats du score et de la composition de certaines « niches » typologiques, critères statistiques (donc objectifs) et non plus, comme ce fut longtemps le cas, sur le « flair » et l’habitude d’un vieux routier du marketing. Le but de notre propos est de brosser par touchessuccessives le portrait d’une discipline nouvelle. Il s’agit ainsi les avis couramment exprimés par des utilisateurs et des « fouilleurs de données » , ainsi que les avis de la littérature.

2.1. Origine et émergence du concept de DataMining Historiquement, le DataMining est très jeune. Le concept apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pourExtraction de Connaissances à partir des Données), avant qu’en 1991 apparaisse pour la première fois le terme de DataMining ou « minage / fouille des données ». Comme l’expliquent fort bien Michael Berry et Gordon Linoff, ce concept – tel qu’on l’entend aujourd’hui, et surtout tel qu’on l’applique dans les services marketing – est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship ». C’est à dire lapersonnalisation des rapports entre l’entreprise et sa clientèle.

La « vision client » En effet, pendant longtemps, les sociétés se sont focalisées sur leurs produits, se souciant d’offrir une large gamme – plus vaste que celle de son concurrent –, de s’engouffrer dans des niches prometteuses, sans toujours savoir de façon quantifiable si tel ou tel produit était
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Lire : une grande sociétéd’assurances

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Olivier Decourt

Formateur et consultant DataMining

réellement attractif. La découverte de niches tenait plus du miracle – organisé autour d’une connaissance du marché issue de l’expérience, et difficilement reproductible à la demande – que de la recherche organisée et rationnelle. L’exemple cité ci-dessus reflète parfaitement la politique « orientée produit ». Onsélectionne des personnes au hasard, et on essaye de leur vendre telle ou telle marchandise de sa gamme. On proposera sans doute toute la gamme au prospect, dans l’espoir qu’il trouvera une solution qui lui convient. L’approche client découle de la démarche inverse. On choisit soigneusement les prospects en fonction de leur probabilité de vouloir tel ou tel produit. On cherche quel item de la gammelui convient le mieux, au lieu que ce soit à lui de s’adapter à l’offre de l’entreprise. Il est évident que la seconde démarche sera la plus appréciée des clients. A notre époque de consommation de masse, se sentir considéré en tant qu’individu particulier et non comme un élément interchangeable d’une population (la société d’assurances se serait-elle souciée de moi si j’avais habité 300 mètres...
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