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Segmentation

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Y binaire / X quanti. R gression logistique. Analyse discriminante ... Y binaire-ordinal / X quali. Logit (bi-multinomial) (c) Desmet. 4. QUITTER. Sommaire. Principe ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Segmentation


1
Segmentation
  • Pour insérer le logo de votre société sur cette
    diapositive
  • Dans le menu Insertion, cliquez sur Image.
  • Recherchez le fichier de votre logo.
  • Cliquez sur OK.
  • Pour redimensionner le logo
  • Cliquez sur le logo. Les petits carrés qui
    apparaissent à l'extérieur du logo sont appelés
    poignées de redimensionnement .
  • Utilisez-les pour redimensionner l'objet.
  • Si vous maintenez la touche Maj enfoncée avant de
    les utiliser, vous conserverez les proportions de
    l'objet que vous souhaitez redimensionner.
  • Life is short, play hard

QUITTER
gt
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Sommaire
  • Principes
  • Sur une variable expliquée
  • Sur des classes latentes
  • Plan commercial

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Méthodes selon Y
  • Y fréquence / X quali (ordinal/nominal)
  • Chi²-AID
  • Modèle log-linéaire
  • Y binaire / X quanti
  • Régression logistique
  • Analyse discriminante (normalité)
  • Y binaire-ordinal / X quali
  • Logit (bi-multinomial)

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Principe
  • Tirer un échantillon représentatif ou, de
    préférence, expérimental
  • Construire un modèle prédictif
  • Régression logistique ou Logit, analyse
    discriminante,
  • Sans puis avec interaction entre les variables
  • Déterminer sa validité
  • Courbe de concentration des réponses prévues
    réelles par décile de bien classés
  • Choisir les critères de sélection de la
    population cible dans le fichier selon un critère
    à maximiser (CA, profit)

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Segmentation AID
  • Problématique
  • constituer, à partir des variables explicatives
    des groupes pour lesquels les valeurs de Y sont
    aussi semblables que possible à l'intérieur des
    groupes et dissemblables entre les groupes
  • Y qualitative ou quantitative X catégorielle
    (ordinale ou nominale)
  • Principe
  • recherche itérative du meilleur découpage parmi
    les découpages possibles
  • Caractéristiques
  • les sous-populations sont indépendantes à chaque
    étape, ce qui efface les effets de liaison entre
    variable
  • succession d'optimum partiels

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Méthodes
  • AID Y métrique ou booléen (Chi-2 AID)
  • critère min Variance intra (Max variance
    inter-classes)
  • Belson (simple)
  • compromis de deux critères effectifs aussi
    voisins et moyennes aussi différentes que
    possible

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Exemple Scoring
  • Envoi d un mailing à 1.500.000 personnes
  • coût d un envoi
  • revenu d une réponse
  • coût fixe d une opération
  • Faut-il tester ? Combien comment ?
  • Quelle extraction pour la généralisation ?
  • Préparez votre stratégie.

Score
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Classes latentes
  • Hypothèse dune hétérogénéité des comportements
    de groupes dont la composition est inconnue
  • Cadre
  • De la théorie bayesienne (Glimmix) ou
  • Des algorithmes génétiques (Typren)
  • Détermination simultanée
  • De lappartenance au groupe
  • Du modèle de chaque groupe

Latent Cl
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Algorithme génétique
  • Chromosome vecteur de paramètres
  • Une population est générée
  • Elle se reproduit, meurt, mute selon des règles à
    définir et un objectif à atteindre
  • La méthode
  • Accepte les contraintes
  • Est moins sensible aux optima locaux

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Plan commercial
  • Choisir le meilleur découpage des variables en
    classes
  • Faire des hypothèses
  • De recrutement
  • Dattrition
  • Déterminer les effectifs actuels
  • Prévoir leur évolution (proc Markoviens)
  • Prévoir leur comportement
  • taux dactivité
  • Niveau dactivité
  • Prévoir lévolution globale du fichier et de
    lactivité

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Sélection des variables
  • Etudier la pertinence des variables pour le
    découpage
  • Etudier le signe de la relation
  • RFM / FRAT
  • Récence ()
  • Fréquence ()
  • Montant lien avec la valeur de lactivité
  • Type de marchandises pour avoir une typologie des
    styles

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Classes des variables
  • Choisir un découpage temporel (6 mois, 1 an,)
  • Actif en t si au moins une transaction
  • Calculer la récence sur les 4 périodes sauf la
    dernière (t-1 à t-5) en un vecteur
  • 0010 si actif en t-1 seulement
  • Etablir une liste des combinaisons possibles
  • De 0000 à 1111
  • Déterminer les effectifs en (t-1) et les
    fréquences dachat en période t de chaque groupe
  • Construire la matrice RF

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Classes de clientèle (CC)
  • Regrouper en quelques CC
  • Les classes ayant des fréquences proches
  • En fonction dun effectif minimal de chaque
    groupe
  • Affecter les individus dans des classes en t et
    en t-1
  • Calculer la matrice de transition
  • (t-1) en ligne / t en colonne
  • Vérifier la stabilité de la matrice en réitérant
    le calcul pour (t-2)/(t-1)
  • Prévoir les effectifs en t1 en  passant  les
    effectifs en t par la matrice de transition

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Elaboration duPlan commercial
  • Tenir compte de lattrition et de la prospection
  • Projeter les effectifs sur quelques périodes
  • Multiplier par
  • le comportement (nombre de visites)
  • le niveau dactivité (panier moyen)
  • Prendre en compte
  • Le taux de marge brute
  • Les coûts variables (par client, par
    visite/commande)
  • Les coûts fixes
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