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 mobiles de 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 plus importante 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 ils sont 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 en Belgique, 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 le