Leaders

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  • Publié le : 2 juillet 2011
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Trafic téléphonique mobile, leaders sociaux et communautés
Vincent Blondel Zbigniew Smoreda

Comment trouver les personnes capables d’entraîner d’autres clients vers l’usage d’un nouveau service ? Comment extraire et exploiter l’information du graphe de communication ? Cet article montre les méthodes mises en œuvre pour analyser les bases de données contenant la trace des communications mobilesde Mobistar. L’analyse indique des pistes futures pour la valorisation des données comportementales chez Orange.
Comme on vient de le voir dans l’article précédent, l’idée de marketing viral est apparue à la n des années 1940 dans les observations de Lazarsfeld et de Merton. Elle était extrêmement simple : l’in uence de certaines personnes de l’entourage immédiat du sujet peut être bien plusimportante pour ses prises de position ou ses décisions d’achat que l’impact de campagnes politiques ou publicitaires coûteuses. Le processus de di usion d’une information ou d’une innovation se déroule souvent en deux temps et passe d’abord par des leaders d’opinion, avant de toucher les suiveurs. Le marketing viral est construit sur la base de ce constat et vise à in uencer ces leaders. Comme ilssont peu nombreux, il revient a priori moins cher de les cibler que de s’attaquer à tous les clients potentiels. En plus, cela promet d’être plus e cace. C’est à partir de ce raisonnement que nous avons construit notre travail en relation étroite avec les services de marketing stratégique, a n d’identi er des « leaders sociaux » dans les réseaux de communication mobile de clients de Mobistar enBelgique, sans disposer d’aucune enquête d’opinion ou d’usages à leur propos1. La traduction opérationnelle de cette idée appliquée aux bases de comportement de clients du mobile exige toutefois une forte technicité. En e et, face à des bases de communication de plusieurs millions de clients, rien n’est simple, car chaque traitement demande l’élaboration d’un algorithme adapté. Avant d’entrer dans levif du sujet, deux observations sont nécessaires. D’abord le leader en question n’est pas nécessairement à la tête d’un large groupe. Il ne s’agit donc pas de chercher des trend-setters qui, par leur position très visible, amèneraient massivement les autres vers un nouvel usage. Ensuite notre analyse porte sur la di usion d’un seul service : le MMS. Il va de soi qu’un autre service pourrait avoirdes leaders di érents. En e et, selon qu’il s’agit du dernier terminal mobile ou d’une recette de cuisine chinoise, on va

faire con ance à des personnes di érentes. Ceci posé, en analysant le graphe de communications sur le mobile nous disposons d’une bonne approximation de la circulation d’informations sur les services de télécommunication entre les proches. Dans un premier temps, nousexposerons la phase de préparation des données, puis nous nous pencherons sur la détection des leaders sociaux. En n nous présenterons des extensions possibles de la problématique de l’in uence dans les réseaux de communications à la dimension géographique.

Une préparation des données raisonnées
Les données brutes analysées, les CRA (CompteRendu d’Appel) contiennent l’ensemble des échangestéléphoniques observés sur une période de six mois chez tous les clients belges de l’opérateur Mobistar. Durant cette période, on observe les contacts entre les personnes qui entretiennent des relations sociales soutenues, mais aussi les appels dûs au hasard, les faux numéros, les appels ponctuels vers des correspondants éphémères, etc. La recherche des positions d’in uence dans un réseau ne concerne que lesrelations réelles pour lesquelles des échanges d’information et d’opinion peuvent avoir lieu. Il est donc prudent d’éliminer « le bruit » des échanges avec les numéros sans lien personnel avec le client. A cette n, nous écartons immédiatement les relations pour lesquelles moins de trois contacts ont été observés durant les six mois. Ensuite, il faut prendre en compte le fait qu’une relation...
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