Rentrons dans le vif du sujet !
Big Data et Intelligence Artificielle font sans aucun doute partie des buzzwords de l’année.
Ces deux termes sont beaucoup utilisés. Et en même temps, ils font peur car ils relèvent de technologies de pointe et très performantes. Ils relèvent du domaine de l’informatique technique, voire de la science-fiction ! Difficile de se projeter dans ces conditions … pourtant quelle que soit votre activité, il est fort à parier que Big Data et Intelligence Artificielle peuvent vous simplifier la vie.
Oublions la technique quelques instants (d’ailleurs, cela tombe bien, c’est notre crédo chez Invenis : vous proposer ces technologies sans vous soucier de la technique !). Et voyons en détails 3 algorithmes populaires de Machine Learning qui sont bien utiles pour le business.
Tout d’abord, rappelons que le Machine Learning est une branche de l’Intelligence Artificielle, qui, pour simplifier, permet à une machine de s’adapter à un processus d’apprentissage en fonction d’un historique. C’est par exemple avec du Machine Learning que l’on peut réaliser l’essentiel des analyses de recommandation (les fameuses recommandations d’articles que vous recevez après avoir acheté un premier article en ligne !).
Ensuite, il n’y a pas de règles pré-établies pour choisir un algorithme de Machine Learning plutôt qu’un autre.
Les Data Scientists vous le diront : utiliser un algorithme de Machine Learning, c’est comme tout, cela s’apprivoise, il faut tester. Un algorithme ne représente pas une unique réponse à une problématique, on peut obtenir des résultats avec des algorithmes différents. C’est simplement la méthode qui change.
Les arbres de décision
L’arbre de décision est un algorithme de Machine Learning qui permet de faire de la prédiction.
Le principe est que la machine va apprendre de l’historique dont il dispose et pouvoir prédire un comportement sous la forme d’une réponse simple à une question.
C’est un algorithme que l’on va utiliser notamment dans des stratégies de lutte contre le churn.
Prenons un exemple : vous commercialisez un service avec abonnement, avec ou sans engagement. Vous savez que retenir un client est plus rentable que de chercher à en acquérir des nouveaux.
Grâce à des algorithmes de Machine Learning, il est possible d’étudier le comportement de clients qui ont résilié leur contrat et savoir quelles ont été leurs actions avant de résilier leur contrat.
En extrapolant ces informations, cet algorithme de Machine Learning permet de repérer les clients qui sont sur le point de résilier leur contrat grâce à leurs données comportementales. Les cibler permet de mieux les adresser et engager des stratégies de rétention.
Pratique, non ?
Le clustering ou algorithme de segmentation
L’algorithme de clustering est un algorithme de Machine Learning très pratique pour identifier des groupes de comportements similaires.
Cet algorithme permet de travailler les données et de les classifier.
Imaginons que nous voulons comprendre les différents types de clients selon leurs réactions à diverses stimulations extérieures : envoi d’une offre, d’une alerte … Avec un algorithme de clustering, il est possible de découvrir automatiquement des groupes (ou clusters) de clients qui ont des comportements similaires. Cela permet donc de grouper les audiences selon des comportements similaires, de repérer facilement les « électrons libres » qui n’appartiennent pas à un groupe et même de découvrir les comportements inconnus a priori. Il devient ainsi plus facile de personnaliser son service et d’offrir donc une expérience de qualité à ses clients.
Association Rules ou règles d’association
L’algorithme d’Association Rules est une approche de Machine Learning qui permet de réaliser des relations non triviales dans les données. C’est un algorithme qui va vous permettre de mettre en place des stratégies de recommandation.
Imaginons que vous soyez « Retailer » et que vous connaissiez les comportements d’achat de vos clients. Via un algorithme d’Association Rules, vous pourrez identifier les probabilités qu’un client ayant acheté un produit A achète un produit B. C’est l’algorithme qui se cache derrière « les clients ayant acheté cet article ont aussi aimé… ». Pour vous, Retailer, c’est une source d’information précieuse qui vous permettra de mieux adresser vos clients avec des offres pertinentes et génératrices de chiffre d’affaires additionnel. C’est aussi un meilleur pilotage de vos stocks, et donc de votre trésorerie, en anticipant au mieux le volume et la valeur d’achats de vos clients !
Le Big Data et l’Intelligence Artificielle sont donc deux technologies bien concrètes qui s’inscrivent parfaitement dans le quotidien du business, à condition de disposer de données !
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont ces technologies peuvent vous accompagner dans le pilotage de votre business, n’hésitez pas à contacter Pierre-Louis.
Invenis vous simplifie l’accès à ces technologies et vous laisse vous concentrer sur le bénéfice business, sans la complexité technique !