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Les 5 Algorithmes préférés des Data Heroes
Le Data Hero a une boite à outils remplie de technos et d'algorithmes, sans laquelle sa capacité d'analyse et de prédiction serait impossible. Quelles sont les 5 grandes familles d'algorithmes manipulées par les Data Heroes ?
#1 : LES ALGORITHMES DE DEDUPLICATION
Réaliser une bonne déduplication est complexe, en particulier sur les données nominatives : il n'existe pas d'identifiant universel sur les individus (comme l'identifiant cookie sur les données online) qui permette de repérer les contacts dupliqués.
Le Data Hero utilise un algorithme de déduplication qu'il va spécifier pour chaque contact et qui va évaluer la " distance " entre 2 individus.
1. En confrontant plusieurs données telles que coordonnées, géolocalisation, comportements...
2. Et en acceptant une marge d'erreur plus ou moins stricte selon ses objectifs et le coût de l'erreur. Les individus les plus proches seront considérés comme identiques.
#2 : LES ALGORITHMES DE QUALIFICATION
Les données socio-demo sont souvent très mal renseignées dans les bases de données, quoique nécessaires pour mieux connaître ses clients et personnaliser ses actions.
Pour pallier cette insuffisance, le Data Hero peut développer des algorithmes permettant de déduire des caractéristiques socio-démographiques (âge, CSP...) sur ses contacts à partir des données disponibles en base comme le prénom, l'adresse postale, le lieu de résidence... Il sera ainsi possible d'affecter un âge probable à des clients à partir de la donnée " prénom ", ou d'estimer un revenu moyen à partir de du lieu de résidence de l'individu.
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#3 : LES ALGORITHMES DE RECOMMANDATION
Avec l'algorithme de recommandation, le Data Hero fournit au Marketing les moyens de passer d'une personnalisation par segment à une personnalisation individualisée. Outre la performance marketing, c'est la qualité de l'expérience client qui est ciblée par ce moyen puisque les clients sont exposés à l'offre qui leur convient le mieux.
Pour bâtir ces algorithmes, le Data Hero peut :
1. Étudier la distance entre les produits à partir de leurs caractéristiques objectives (taille, prix, couleur...) ou subjectives (doux, amer, romantique..). Le produit poussé à un client sera alors le produit dont les caractéristiques sont les plus comparables aux produits déjà consommés par ce dernier (product-based).
2. Employer un algorithme visant à analyser la similarité des clients à partir des données les caractérisant ; l'algorithme affectera alors à l'individu le produit le plus apprécié (acheté, lu...) par les clients dont il est le plus proche (user-based).
3. Adopter une approche hybride, consistant à combiner les deux précédents algorithmes.
#4 : LES ALGORITHMES ANTI-CHURN
La formule de l'abonnement se généralise et la rétention devient un élément clé de la rentabilité du modèle. Le Data Héro sollicité par le Marketing pour repérer parmi les abonnés, ceux ayant le risque le plus important de se désabonner (churn) et quand.
À l'origine développés dans le domaine médical, les modèles de survie ont trouvé depuis d'autres applications : abonnements aux particuliers (box beautés, musique en streaming...) ou services Saas aux professionnels.
Outre sa capacité à repérer les clients " fragiles ", l'algorithme anti-churn fournit également les moyens de comprendre les facteurs influençant le désengagement. Alors le Data Hero répond non seulement à la question du Qui et du Quand mais aussi à celle du Pourquoi, bénéfice tout aussi important pour le Marketer en lui donnant les moyens d'agir plus efficacement, sans se tromper sur les motifs de résiliation.
#5 : LES ALGORITHMES INTENTIONNISTES
Pour contrôler le coût d'acquisition client, le Data Hero va chercher, avec l'aide du Marketing, à repérer les comportements annonciateurs de l'intention d'achat (signaux), comme par exemple l'ajout d'un article au panier ou la recherche sur un site de voyage.
Il appliquera l'algorithme pondérant les différents signaux de façon à classer les individus, ou visiteurs web anonymes, selon leur probabilité d'intention d'achat.
Outre le ROI de la campagne, cette exposition sélective est un moyen d'améliorer l'expérience prospect et de limiter le risque de réactions négatives des prospects exposés à tort (désabonnement, spam, adblocking).
Equipé de ces 5 grandes familles d'algorithmes, le Data Hero est en capacité de répondre aux besoins les plus fréquents des équipes Marketing clients. Elles ne sont pas exhaustives. Et le pouvoir des Data Heroes ne se limite pas à l'application de formules mathématiques ; il réside également dans leur créativité à imaginer de nouvelles approches, sans oublier leur capacité à dialoguer avec les équipes Marketing.
Et vous, prêt(e) à devenir un(e) Data Hero ? Découvrez-en plus sur devenezundatahero.com !
Muriel Glatin
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