Data Mining : l’Art d’extraire des connaissances à partir de données

La relation client se développe rapidement, c’est clair : mieux connaître son client pour mieux le satisfaire, c’est accumuler des données sur ses clients. Avec plus de clients, et de plus en plus d’informations sur les clients, les bases de données s’enrichissent au fil de la relation. Les informations sont de plus en plus nombreuses et de plus en plus variées (comportementales, géocodées, navigation web, …) Les données collectées et stockées sur les clients sont un gisement d’informations dont l’exploitation est vitale pour le développement commercial de l’entreprise. L’augmentation en taille des bases de données et les nouveaux besoins d’analyse des utilisateurs métier ont engendré l’essor du Data Mining.

– L’analyse descriptive se contente d’explorer les données :

Au-delà des solutions classiques d’analyse descriptive, les utilisateurs sont à la recherche d’outils d’analyse interactifs, intuitifs, et capables de générer des rapports faciles à lire, et qui offrent une information de valeur – c’est-à-dire qui permette de prendre une décision qui va avoir pour effet de générer du profit. Direction générale, direction commerciale, relation client, marketing produit, … tout le monde est concerné par le caractère prédictif de la vision, par la possibilité d’anticiper le comportement des clients. C’est la dimension prédictive qui permet de faire ressortir des informations et des tendances cachées. Le Data Mining guidera les décisions d’investissement sur un client selon son comportement, mais aussi selon un calcul de la valeur future de sa contribution aux bénéfices de l’entreprise.

– La modélisation permet d’expliquer un comportement :

Essentielle pour une meilleure connaissance et compréhension du client, le Data Mining transforme les données en action, et permet de tirer des conclusions fiables sur les faits actuels et les évènements futurs. Le Data Mining est une méthode de recherche et d’exploitation de données qui permet, grâce à l’élaboration d’un algorithme mathématique, de détecter des règles inconnues ou cachées qui permettent d’identifier les tendances de marchés et les profils de clients, pour ensuite prévoir comment ils vont évoluer dans le futur.

Les modèles prédictifs effectuent un ensemble de micro-décisions sur des volumes important de données sur un grand nombre de clients. Cela permet d’analyser des informations associées, par exemple en recensant les habitudes de consommation et les profils de la clientèle. Ces micro-décisions alimentent alors les outils opérationnels, optimisent les contacts, et augmentent la rentabilité.

– Extraire – Analyser – Prédire :

Quel sera le prochain achat de mon client ?
Quel pourcentage de ma clientèle envisage de passer à la concurrence ? Comment la retenir, et à quel coût ?
Puis-je, avec un minimum de risque, accorder ce crédit ?
Pour quelle cible ma campagne de Marketing Direct sera-t-elle rentable ?

– Qu’est-ce qu’une donnée intelligente ?

La plupart des entreprises n’ont pas développé d’intelligence client, et n’ont donc pas la possibilité de mettre en adéquation leur stratégie avec les attentes du marché. Une donnée intelligente permet de prévoir les comportements, de dialoguer avec chaque client en rendant chaque interaction en phase avec ses besoins, ses attentes, … ou de les anticiper ! En un mot, elle rend possible la personnalisation de la relation. A partir de l’historique des informations disponibles sur le client, le Data Mining détermine par une analyse statistique des relations entre données si elles sont de nature à prédire, avec la meilleure fiabilité possible, le futur comportement d’un client et la stratégie de l’entreprise à son égard: abandon, fidélisation, ‘Part De Client’, rétention, re-conquête, …

Les données doivent être disponibles, organisées, analysées, interprétées et distribuées d’une manière efficace pour la prise de décision. L’analyse des données, la statistique décisionnelle et le Data Mining occupent une position centrale dans le processus décisionnel de l’entreprise. Il est désormais essentiel, avant toute prise de décision, d’acquérir la capacité d’analyser une masse considérable d’informations.

Rémi Salette
Responsable de Projet Data Management et Data Mining pour le Cabinet Accoval