Comment le Machine Learning Causal Transforme les Relations Client et les Revenus
Introduction
Imaginez ceci : notre entreprise technologique acquiert des milliers de nouveaux clients chaque mois. Mais sous la surface, une tendance inquiétante se dessine. Le churn augmente — nous perdons des clients — et bien que le bilan montre une croissance impressionnante, les revenus ne suivent pas les attentes. Cette déconnexion pourrait ne pas poser de problème maintenant, mais elle en deviendra un lorsque les investisseurs commenceront à exiger de la rentabilité : dans le monde de la technologie, acquérir un nouveau client coûte bien plus cher que de conserver un client existant.
Que devrions-nous faire ? De nombreuses idées viennent à l’esprit : appeler les clients avant qu’ils ne partent, envoyer des emails, offrir des réductions. Mais quelle idée choisir ? Devons-nous tout essayer ? Sur quoi devons-nous nous concentrer ?
C’est là que la modélisation de l’uplift entre en jeu. La modélisation de l’uplift est une technique de data science qui nous aide à comprendre non seulement qui pourrait partir, mais aussi quelles actions entreprendre pour chaque client afin de les retenir — s’ils sont retenables, bien sûr. Elle va au-delà de la modélisation prédictive traditionnelle en se concentrant sur l’impact incrémental d’actions spécifiques sur des clients individuels.
Dans cet article, nous explorerons cette technique puissante avec deux objectifs en tête :
- Sensibiliser les leaders d’entreprise à cette approche afin qu’ils comprennent comment elle peut leur bénéficier.
- Donner aux data scientists les outils pour présenter cette approche à leurs managers afin qu’ils puissent contribuer au succès de leur entreprise.
La Modélisation de l’Uplift : Un Levier de Croissance
Qu’est-ce que la Modélisation de l’Uplift?
La modélisation de l’uplift, ou modélisation de réponse incrémentale, diffère des modèles prédictifs traditionnels. Alors que ces derniers se contentent de prédire le comportement futur d’un client (comme le churn), la modélisation de l’uplift quantifie l’effet causal de différentes interventions marketing sur le comportement de chaque client. En termes simples, elle répond à la question : « Quelle est la probabilité que cette action fidélise ce client spécifique ? »
Par exemple, supposons que nous avons deux groupes de clients. Le groupe A reçoit un email promotionnel, tandis que le groupe B ne reçoit rien. La modélisation de l’uplift nous permet de déterminer l’effet de cet email sur la décision des clients de rester ou de partir, en faisant la distinction entre trois types de clients :
- Les « Sure Things » : Ceux qui resteraient clients sans aucune intervention.
- Les « Lost Causes » : Ceux qui partiraient quoi qu’il arrive.
- Les « Persuadables » : Ceux dont la décision dépend de l’intervention.
Pourquoi est-ce important?
La modélisation de l’uplift permet une utilisation optimale des ressources, en concentrant les efforts marketing uniquement sur les clients « persuadables », ceux où l’intervention fera une réelle différence. Cela permet non seulement de maximiser le retour sur investissement des campagnes marketing, mais aussi d’éviter les interventions coûteuses et inutiles.
Comment Implémenter la Modélisation de l’Uplift
Étapes Clés
- Définition des Interventions: Commencez par identifier les actions marketing potentielles — qu’il s’agisse d’emails, de remises, d’appels téléphoniques, etc.
- Collecte de Données: Rassemblez des données historiques sur les clients, y compris les réponses passées aux diverses interventions.
- Création des Groupes de Contrôle et de Test: Comme dans les essais cliniques, divisez vos clients en groupes, avec une partie recevant l’intervention et une autre agissant comme groupe de contrôle.
- Construction du Modèle d’Uplift: Utilisez des algorithmes de machine learning pour construire un modèle qui prédit l’uplift pour chaque client. Les modèles de forêts aléatoires et les modèles de transformation en forêt causale sont couramment utilisés.
- Évaluation et Test: Évaluez les performances du modèle et affinez-le en fonction des résultats.
Les Défis à Surmonter
L’un des défis majeurs de la modélisation de l’uplift réside dans la qualité des données. Les biais dans les données historiques, la variabilité des clients et l’absence de groupes de contrôle appropriés peuvent fausser les résultats. Il est crucial d’adopter une approche rigoureuse pour minimiser ces biais et maximiser la précision du modèle.
Conclusion
En combinant les données clients avec des techniques avancées de machine learning, la modélisation de l’uplift ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer la rétention client et optimiser les efforts marketing. Elle permet aux entreprises de se concentrer sur les interventions les plus impactantes et d’allocer les ressources de manière plus efficace.
Les leaders d’entreprise peuvent ainsi tirer parti de cette approche pour répondre aux attentes des investisseurs en matière de rentabilité. Les data scientists, quant à eux, ont désormais un outil puissant pour démontrer la valeur tangible de leurs analyses.
Dans les prochains articles de cette série, nous approfondirons les aspects techniques de la modélisation de l’uplift, explorant des cas d’utilisation concrets et des conseils pratiques pour la mise en œuvre. Restez à l’écoute pour découvrir comment vous pouvez transformer vos relations clients et vos revenus grâce au machine learning causal.
