4 Scénario d'utilisation : Gagnez en efficacité
et maîtrisez votre budget grâce à la modélisation
4.1 Présentation
Dans ce scénario, vous êtes le Directeur Marketing d'une grande banque de détail. Cette banque souhaite proposer un nouveau produit financier à ses clients. Votre projet consiste à lancer une campagne de marketing direct visant à promouvoir ce nouveau produit. Vous avez à disposition une importante base de données de prospects et un budget restreint et fortement contrôlé, et vous êtes soumis à des contraintes de temps importantes. Afin de maximiser les bénéfices associés à votre campagne, votre problématique consiste
à :
contacter les prospects les plus susceptibles d'être intéressés par le nouveau produit financier,
identifier le nombre idéal de prospects à contacter sur l'ensemble de votre base de données.
Grâce au composant InfiniteInsight ® Modeler / Régression ou Classement (K2R), vous construisez un modèle explicatif et prédictif dans les meilleurs délais et à moindre coût. Ce modèle vous permet de répondre à votre problématique et de remplir vos objectifs.
4.2 Votre objectif
Imaginons le cas suivant.
Vous êtes le Directeur Marketing d'une grande banque de détail. Cette banque a décidé de proposer à ses clients un nouveau produit d’épargne haut de gamme. Elle s'apprête à lancer une campagne de marketing direct d'envergure pour promouvoir cette nouvelle offre auprès de ses prospects et de ses clients.
La banque connaît un contexte concurrentiel fort et la Direction Générale, consciente de l’enjeu que représente le lancement de ce nouveau produit financier, souhaite que la campagne marketing soit accomplie dans les meilleurs délais.
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Scénario d'utilisation : Gagnez en efficacité et
4.3 Vos moyens
4.3.1 Un budget restreint et fortement contrôlé
Le Contrôle de Gestion de la banque est très rigoureux, et le budget qui vous est alloué pour cette campagne marketing :
ne vous permet pas de contacter l’ensemble des prospects de la banque,
ne peut pas être dépassé.
4.3.2 L'information à votre disposition
Le Département Marketing dispose pour cette campagne d’une base de données dans laquelle sont référencés
1 000 000 prospects, identifiés par leurs caractéristiques principales :
Age,
Sexe,
Catégorie socioprofessionnelle,
Nationalité,
Profession,
Diplôme,
Nombre d'heures travaillées par semaine,
Etc.
Vous constatez rapidement que la base de données que vous avez à disposition n'est pas optimale. Cette base de données contient en effet :
des données disparates,
des données redondantes,
des données manquantes.
Des données disparates
La base de données contient aussi bien des informations alphanumériques (telles que "profession" et
"nationalité") que des informations numériques (telles que "âge" et "montants des encours sur les comptes").
Des données manquantes
54
Dans la base de données, certaines informations sont manquantes. Pour gérer cette absence d’information, la
Direction Informatique a utilisé la norme suivante :
le symbole "?" signifie qu’une valeur alphanumérique (telle que la "profession") est manquante,
la valeur "99999" signifie qu’une valeur numérique (telle que "l'âge") est manquante.
Vous n’avez malheureusement ni le temps ni les ressources nécessaires pour :
lancer une enquête visant à compléter les informations manquantes,
mettre en forme la base de données.
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Editer les options
Editer les options de l'assistant de modélisation
1
Dans le menu
Fichier
, cliquez sur
Préférences...
.
Une fenêtre
Editer les options...
s'ouvre.
Les options suivantes peuvent être modifiées :
Catégorie Options
Général
Emplacements
Pays
Langage
Niveau de message
Taille maximum du fichier log
Niveau de message pour les valeurs aberrantes
Afficher l'arbre des paramètres
Taille de l'historique des répertoires
Toujours quitter sans confirmer
Inclure test dans la stratégie de découpage par défaut
Emplacement par défaut pour les données d'application en entrée
Emplacement par défaut pour les données d'application en sortie
Emplacement par défaut pour l'enregistrement des modèles
Entrepôt de métadonnées
Activer un espace de stockage unique pour les métadonnées
Editer le contenu de la bibliothèque de variables
Graphique
Nombre de points de la courbe de performance
Nombre de barres affichées
Désactiver le Look and feel SAP InfiniteInsight
®
Afficher les diagrammes en 3D
Désactiver le double tampon
Optimiser pour les affichages distants
Se souvenir de la position et de la taille en quittant
Rapport
Géolocalisation
Nombre de variables intéressantes
Feuille de style active
Personnalisez vos feuilles style
Protocol du système d'information géographique
Personnaliser les feuilles de style
SAP InfiniteInsight ® vous offre la possibilité de personnaliser les rapports. La feuille de style par défaut, appelée
Feuille de style SAP InfiniteInsight
®
(par défaut)
, ne peut être modifiée. Vous devez créer vos propres feuilles de styles pour changer la configuration.
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Note
Pour créer, charger et enregistrer une feuille de style, vous devez préciser le répertoire des feuilles de style dans le panneau
Editer les options...
avant d'ouvrir la fenêtre
Editeur de feuilles de style SAP
InfiniteInsight
® .
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Créer une nouvelle feuille de style
1
Dans le champ
Répertoire
, cliquez sur le bouton (
Parcourir
).
2
Sélectionnez un dossier qui contiendra vos feuilles de style.
3
Cliquez sur le bouton (
Ajouter
).
Une nouvelle feuille de style a été créée.
4
Cliquez sur le bouton .
La fenêtre
Editeur de feuilles de style
s'ouvre.
5
Dans le champ
Nom de la feuille de style
, entrez un nom pour la nouvelle feuille de style.
L'extension .krs est automatiquement ajoutée.
Note
Vous pouvez dupliquer une feuille de style en modifiant le nom de votre feuille. La feuille de style précédente n'est pas supprimée.
Supprimer une feuille de style
1
Sélectionnez une des feuilles de styles proposées.
2
Cliquez sur le bouton (
Retirer
).
Note
La feuille de style n'est pas seulement supprimée de la liste, mais également du répertoire.
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Modifier la configuration générale
Configuration... Options... Note...
Couleur de fond
Editer la configuration
choisir la couleur
rendre transparent
taille des polices
style
couleurs de fond
configuration de tableaux
Uniquement les formats PDF et HTML peuvent afficher une couleur de fond.
Cochez l'option
Rendre dynamiquement les changements
ou cliquez sur
Appliquer
pour visualiser les modifications.
Les options sélectionnées s'appliquent à l'assistant de modélisation et aux rapports générés.
Modifier les paramètres des graphiques
Configuration... Options... Note...
Couleurs des graphiques
Histogrammes
modifier les couleurs
horizontal
vertical
Il est possible de choisir une orientation différente que celle définie par défaut pour une section spécifique.
Modifier des sections de rapport
1
Sélectionnez les propriétés de votre choix.
2
Cliquez sur
Enregistrer
.
Une fenêtre s'ouvre, indiquant que votre feuille de style a bien été sauvegardée.
3
Cliquez sur
OK
.
Configuration... Options... Note...
Type de vue
Type de graphique
Basculer l'orientation
Trier
Visibilité choisissez entre tabulaire, HTML et graphique. La dernière option n'est disponible que si la section peut être affichée comme graphique. choisissez un des types proposés. Cette option n'est disponible que pour le sections du type
graphique
. cette option vous permet de choisir une orientation différente que celle définie par défaut pour une section de rapport vous pouvez choisir la colonne à utiliser pour le tri et l'ordre de tri vous pouvez cacher une colonne d'une section ou même toute une section de rapport
Au moins une colonne d'une section do rester visible.
Appliquer la nouvelle feuille de style aux rapports générés
4
Dans la fenêtre
Rapport
, sélectionnez la feuille de style que vous souhaitez appliquer à vos rapports.
5
Cliquez sur
OK
.
Une fenêtre s'ouvre, indiquant que vous devez redémarrer l'assistant de modélisation pour prendre en compte les options modifiées.
6
Cliquez sur
OK
.
Lorsque vous exécutez un modèle, tous les rapports générés (rapport de modélisation, rapport excel et rapport statistique) sont personnalisés selon votre feuille de style.
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Définir un entrepôt de métadonnées
L'entrepôt de métadonnées vous permet de spécifier l'emplacement où les métadonnées doivent être enregistrées.
Pour définir un entrepôt de métadonnées
1
Choisissez de placer les métadonnées au même endroit que les données ou dans un endroit spécifique en cochant l'option de votre choix.
2
Dans la liste
Type de données
, sélectionnez le type de données auxquelles vous souhaitez accéder. L'accès
à certains types de données nécessitent une licence spécifique.
3
Utilisez le bouton
Parcourir
correspondant au champ
Répertoire
pour sélectionner le répertoire ou la base de données contenant les données désirées. Si la base de données est protégée, saisissez le nom d'utilisateur et le mot de passe dans les champs
Identifiant
et
Mot de passe
.
4
Cliquez sur le bouton
Editer le contenu de la bibliothèque de variables
pour éditer les descriptions des variables stockées dans la bibliothèque de variables.
5
Cliquez
OK
pour valider.
Environnement technique
La base de données mise à votre disposition est stockée dans un SGBD/R (système de gestion de bases de données relationnelles) sur un serveur UNIX, géré par la Direction Informatique de la banque. Cet environnement informatique constitue des contraintes techniques pour le choix d'un éventuel outil d'analyse de données.
4.4 Votre approche
En raison de l’enjeu important de la campagne à mener, de votre budget limité et du manque de visibilité sur le nouveau produit, vous avez décidé de minimiser les risques en divisant le projet en deux étapes :
1
Test de la campagne marketing sur un échantillon de 50 000 personnes issues de la base de prospects de 1
000 000 de personnes.
2
Lancement global de la campagne marketing sur la totalité de la base de prospects.
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4.4.1 La phase de test de votre campagne marketing
La phase de test de votre campagne marketing vous a permis de collecter un échantillon de 50 000 personnes dont vous connaissez le comportement par rapport au nouveau produit :
25% des prospects se sont montrés clairement intéressés. Ils ont décidé d’accepter un rendez-vous avec un des opérateurs de vos canaux de vente,
75% des prospects ont décliné votre invitation.
Votre problématique consiste à comprendre les résultats de ce test, en identifiant les raisons pour lesquelles certaines personnes ont répondu favorablement à votre offre et pourquoi d’autres, au contraire, ont répondu négativement. Vous pourrez alors vous servir du modèle d'analyse obtenu pour prédire le comportement de chacun des 1 000 000 prospects de votre base de données. Vous optimiserez ainsi votre campagne marketing en ne proposant cette offre qu’à des personnes susceptibles d’être intéressées.
Le fichier contenant le jeu de données utilisé pour le test vous a été remis par la Direction Informatique de la banque sous la forme d’un fichier plat (.csv). Ce fichier correspond au fichier exemple
Census01.csv
, livré avec
SAP InfiniteInsight ® et décrit dans la section Présentation des fichiers exemples
(voir à la page 62).
4.5 Votre problématique
Suite à la phase de test votre campagne, vous possédez dans votre base de données marketing :
une liste de 1 000 000 prospects,
une liste de 50 000 prospects, sélectionnés de manière aléatoire lors de cette phase de test, et dont vous connaissez maintenant la réponse vis à vis de votre campagne. Cet échantillon, issu de votre base données initiale, comporte également des valeurs manquantes et des variables corrélées.
Votre problématique consiste à utiliser en l’état ce jeu de données, en tant que jeu de données d’apprentissage, pour :
créer rapidement un modèle explicatif et prédictif,
appliquer ensuite ce modèle sur la totalité de votre base de données.
Grâce au modèle généré, vous serez en mesure de savoir :
A combien d’individus référencés dans votre base de prospects vous devez envoyer votre courrier, afin de maximiser le profit/retour sur investissement de votre campagne ?
Comment classer l’ensemble des individus de votre base de prospects selon leur « appétence »
(probabilité d’achat) pour ce nouveau produit. Cette appétence se traduit par une probabilité, ou "score", qu’un prospect réponde favorablement à la campagne.
Quels sont ces individus et quel est leur profil ? Valider quels sont les critères (âge, catégorie socioprofessionnelle, diplôme) qui expliquent qu’une personne se montre intéressée ou pas par le nouveau produit financier.
Comment simuler en temps réel la capacité d’un individu isolé à répondre favorablement à la nouvelle offre, notamment pour permettre au "Call Center" de votre banque ou à un chargé de clientèle de connaître immédiatement l’appétence d’un nouveau client pour ce produit financier (Simulation).
Comment enregistrer ce Score dans votre base de donnée de prospects, afin de pouvoir sélectionner simplement ultérieurement des sous-ensembles de population pour de nouvelles campagnes.
Comment mesurer la qualité et la fiabilité (capacité à traiter des nouveaux individus) de votre modèle.
Afin de vous permettre de répondre au mieux à ces questions, plusieurs solutions s’offrent à vous.
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4.6 Vos solutions
Pour sélectionner les individus à qui envoyer un courrier, vous avez plusieurs solutions. Vous pouvez utiliser :
une méthode globale,
une méthode intuitive,
une méthode statistique classique (réseaux de neurones, réseaux bayésiens, modèles logistiques, arbres de décisions, etc.),
la méthode InfiniteInsight.
4.6.1 Méthode globale
Cette méthode consiste à n’effectuer aucune sélection sur votre base de données et envoyer massivement un courrier à la totalité des personnes référencées dans votre base de données. Cette solution vous garantit que toutes les personnes susceptibles d’acheter votre produit seront bien contactées.
En revanche, elle engendre un coût exorbitant, qui dépasse de loin de votre budget et est dans tous les cas rarement adoptée dans la réalité. De plus, elle risque de saturer les prospects de la banque avec des offres inadaptées
(spamming
).
4.6.2 Méthode intuitive
Cette méthode consiste à effectuer une sélection selon votre connaissance métier, c’est-à-dire à envoyer vos courriers à des individus sélectionnés de manière intuitive dans votre base de données. Cette solution vous permet de diminuer significativement le coût de votre campagne marketing pour qu'elle rentre dans votre budget.
Cette méthode n'est pas optimale, car elle ne permet pas de :
maîtriser le coût réel et de retour sur investissement de votre opération marketing.
baser la sélection des prospects à contacter sur un retour réel. En effet, il est probable que vous ayez une connaissance relativement bonne des individus ayant de bonnes chances de devenir un jour vos clients, mais optimiser votre campagne consiste à pouvoir identifier les clients ayant toutes les chances de devenir clients suite à la campagne marketing en cours.
découvrir de nouvelles niches de prospects, que votre connaissance du marché ne vous pas encore permis d'identifier.
sélectionner un nombre prédéfini d'individus. Imaginez qu'une contrainte de votre campagne consiste à contacter 5000 prospects. Votre intuition peut vous aider à en sélectionner 2400, par exemple. En revanche, comment sélectionnez-vous ensuite les 2600 autres prospects à contacter ? Une sélection purement aléatoire, et donc totalement non optimisée, constitue alors votre seule solution.
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4.6.3 Méthode statistique classique
Vous pouvez décider d’utiliser une méthode statistique "classique" pour mieux contrôler l’efficacité de votre campagne, et ainsi de votre budget.
Sur la base des informations que vous possédez, des experts en Data Mining peuvent en effet construire des modèles prédictifs. En d’autres termes, vous allez demander à un expert statisticien de créer un modèle mathématique qui vous permette de prévoir la probabilité que chaque individu a de répondre à votre campagne marketing, en fonction de son profil.
Afin de mettre en place cette méthode le statisticien doit :
analyser en détails les résultats de votre campagne de test,
préparer minutieusement votre base de données, notamment en encodant les différents types de données de manière à ce qu'ils soient exploitables par les outils d'analyse à utiliser,
tester différents types d'algorithmes (réseaux de neurones, réseaux bayésiens, modèles logistiques, arbres de décisions, etc.) et sélectionner le plus adapté à votre problématique.
Après quelques semaines, l'expert-statisticien est en mesure de fournir pour chacun individu de votre base de données une probabilité d’être ou non intéressé par votre campagne marketing.
Cette méthode présente des contraintes importantes. Vous devez :
vous assurer que l'expert statisticien, externe au Département Marketing, est disponible selon le planning fixé,
vous assurer que le montant de ses honoraires entre bien dans votre budget,
passer du temps à lui expliquer votre problématique métier,
passer du temps à comprendre les résultats qu’il vous fournit.
61
4.6.4 Méthode InfiniteInsight
La simplicité et l’automatisation des functionnalités SAP InfiniteInsight des résultats en seulement quelques minutes !
® vont vous permettre de mettre en place vous même l’analyse statistique de votre base de données. De plus, leur rapidité vous permette d'obtenir
SAP InfiniteInsight ® utilise les dernières innovations des sciences statistiques et affranchit en même temps l’utilisateur final de la complexité de la démarche associée à l'analyse statistique.
Grâce à SAP InfiniteInsight ® , vous êtes en mesure de créer un modèle qui vous permet de :
déterminer qui sont les individus qui ont la probabilité ( de votre base de données.
score
) la plus élevée d’être intéressés par votre campagne marketing (modélisation prédictive). Vous pouvez ensuite appliquer le modèle sur la totalité
mettre en évidence les facteurs déterminants qui décrivent le phénomène que vous souhaitez modéliser, c'est-à-dire le fait d’être intéressé ou pas par le nouveau produit financier de la banque (modélisation descriptive).
La courbe de profit, véritable outil de validation et de contrôle, permet de comparer la performance des modèles générés avec les fonctionnalités SAP InfiniteInsight ® par rapport à celle d'un hypothétique modèle aléatoire ou à celle d'un hypothétique modèle parfait. En même temps, elle vous permet de déterminer le nombre optimal de personnes que vous devez contacter afin de maximiser le profit généré par votre campagne. SAP InfiniteInsight avez créé et sur sa capacité à se généraliser (KR), c'est-à-dire à rester pertinent sur de nouveaux jeux de données.
® vous fournit également des indicateurs sur la qualité du modèle (KI) que vous
SAP InfiniteInsight ® vous donne les moyens de personnaliser votre campagne de marketing direct par rapport
à vos différents profils de clients, et d’augmenter ainsi son pouvoir persuasif.
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4.7 Présentation des fichiers exemples
Ce guide est accompagné des fichiers de données exemples suivants :
un fichier de données
Census01.csv
le fichier de description correspondant
desc_census.csv
.
Ces fichiers vous permettent d'évaluer et de faire vos premiers pas avec les fonctionnalités de SAP
InfiniteInsight
®
.
Census.csv
est le fichier de données exemple que vous allez utiliser pour suivre les scénarios des composants
InfiniteInsight ® Modeler / Régression ou Classement et InfiniteInsight ® Modeler / Segmentation. Ce fichier est un extrait de la base de données du Bureau américain du recensement, réalisé en 1994 par Barry Becker.
Remarque
Pour plus d'informations sur le Bureau de recensement américain ( http://www.census.gov
.
Census bureau
), Census Bureau
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Scénario d'utilisation : Gagnez en efficacité et
Ce fichier présente des données sur 48842 individus américains, âgés au minimum de 17 ans. Chaque individu est caractérisé par 15 données. Ces données, ou variables, sont décrites dans le tableau suivant.
Variable Description Exemples de valeurs
age workclass fnlwgt education education-nu m marital-status
Situation maritale
occupation relationship race sex capital-gain
Age des individus
Catégorie socio-professionelle des individus
Private
(salarié)
Self-employed-not-inc
(profession libérale)
Variable de poids, permettant à chaque individu de représenter un pourcentage de la population toute valeur numérique, telle que "0", "2341" ou 205019".
Niveau d'étude, représenté par un niveau scolaire ou par intitulé de diplôme
11th
(classe de 3ème)
Bachelors
(équivalent à un diplôme Bac+3,
Licence)
Nombre d'années d'étude, représenté par une valeur numérique
Profession
Situation familiale
Origine ethnique
Sexe
Gain boursier annuel
capital-loss
Perte boursière annuelle toute valeur numérique supérieure à 17 une valeur numérique comprise entre 1et 16
Divorced
(divorcé)
Never-married
(jamais marié)
Sales
(profession commerciale)
Handlers-cleaners
(personnel d'entretien)
Husband
(mari)
Wife
(épouse)
White
(blanc)
Black
(noir)
Male
(homme)
Female
(femme) toute valeur numérique toute valeur numérique
native country class
Pays d'origine
Variable indiquant si le salaire d'un individu est supérieur ou inférieur à $50000
United States
France
"1" si l'individu a un revenu supérieur à $50000
"0" si l'individu a un revenu inférieur à $50000
Remarque
Afin de ne pas compliquer les scénarios d'utilisation de InfiniteInsight ®
Classement et InfiniteInsight ® Modeler / Segmentation, la variable
Modeler / Régression ou
fnlwgt
est utilisée comme une variable explicative quelconque dans ces scénarios, et non en tant que variable de poids.
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4.8 L'assistant de modélisation
Pour réaliser les deux scénarios, vous utilisez l'assistant de modélisation SAP InfiniteInsight toutes les étapes de la modélisation.
® . Cet assistant vous permet de sélectionner la fonctionnalité avec laquelle vous souhaitez travailler, et vous assiste dans
Pour voir plus d'informations sur les fonctionnalités de InfiniteInsight ® fonctionnement
à la page 11.
Modeler, voir la section Architecture et
Pour démarrer l'assistant de modélisation
1
Sélectionnez
Démarrer
>
Programmes
>
SAP Business Intelligence
>
SAP SAP InfiniteInsight
®
>
SAP
InfiniteInsight
®
L'assistant de modélisation apparaît.
2
Cliquez sur l'action que vous souhaitez réaliser (création de modèle, exploration de données, préparation de données...).
64
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