7 méthodes d’analyse de données marketing

Les données digitales amassées n’ont d’utilité que si elles sont analysées et actionnées. Big Data, c’est l’utilisation de différentes méthodes pour traiter de gros volumes de données. Lesquelles proviennent de sources multiples : tracking web, mail, interactions sociales, logs de serveur web, relevés de caisse, etc. Je vous propose ici un petit inventaire non technique des méthodes d’analyse de données marketing les plus répandues.

1. Règles d’associations

Les jeunes papas achètent de la bière le jeudi soir. Sans chercher à en comprendre la raison (peut-être pour « provisionner ») l’analyse de données marketing et ventes révèle cette tendance. En cherchant des relations entre les données et les consommateurs, les marques peuvent mettre côte à côte des produits généralement achetés de manière concomitante.

2. Arbres décisionnels

Il s’agit de classifier des données marketing à l’aide d’outils statistiques. Pour que cette méthode soit efficace, il faut disposer d’un volume important de données historiques du phénomène. Il devient possible de regrouper des données du même ordre. Cette méthode statistique permet, par exemple, de reconnaître  les types de profils intéressés par des cours en ligne.

3. Algorithmes génétiques

Il s’agit d’une méthode d’analyse de données marketing inspirée de la nature et de ses mécanismes de sélection, atavisme et mutation. Elle permet de déterminer les meilleurs paramètres pour optimiser un résultat. Par exemple, pour connaître les contenus qui optimisent une conversion donnée.

4. Machine learning

C’est l’outil d’analyse le plus dans l’air du temps. Il permet de créer le modèle d’un phénomène en fournissant un jeu de paramètres d’entrée et les valeurs attendues associées. Le Deep Learning permet de mener des types de modélisation sur différents aspects (layers) d’un même phénomène. Netflix en fait un usage intensif pour proposer de nouveaux films ou séries en fonction de votre historique.

5. Régressions

Les analyses de données marketing par régression permettent de déterminer l’influence de paramètres indépendants. Et donc de répondre à des questions telles que : « l’âge a-t-il une influence sur la participation à mes webinaires ? » Moins dans la lumière que le machine learning et sa récente banalisation, cette technique reste un outil indispensable.

6. Analyse de sentiment

Cette méthode permet d’apprécier la manière dont un sujet spécifique est perçu. Il s’agit d’analyse de langage naturel. On saura par exemple s’il existe une bonne corrélation entre le nombre d’étoiles attribuées à un produit et le texte associé, ou connaître la satisfaction d’un client par ses échanges avec la marque.

7. Réseaux sociaux

Cette méthode d’analyse de données marketing a vu le jour dans les telcos et s’est ensuite répandue. Elle permet d’identifier les utilisateurs capables d’influencer les autres, et de déterminer les règles qui régissent une communauté. L’utilisation classique est la compréhension des besoins des clients.

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