Les atouts des technologies Bayesia pour le marketing en 18 points

Avec BayesiaLab :

La modélisation manuelle des connaissances expertes par réseau bayésien vous permettra de modéliser votre chaîne complète du risque, la fraude ou encore le comportement de vos clients. L'aspect graphique des réseaux Bayésiens et l'ergonomie de BayesiaLab en font en effet un outil précieux de brainstorming et de communication.

Vous pourrez exploitez la puissance de l'apprentissage non supervisé pour découvrir l'ensemble des relations probabilistes significatives contenues dans vos bases de données (conceptualisation de la base). Outre le gain de temps significatif apporté par la mise en évidence des relations probabilistes directes comparativement à une analyse classique des tableaux de correlations, ce type d'analyse est un réel outil de découverte des connaissances et d'aide à la compréhension des phénomènes.     

L'apprentissage supervisé vous permettra de caractériser votre variable cible. Cette variable cible représentera par exemple la fraude, la propension d'acheter d'un produit, ou encore la satisfaction. L'évaluation du modèle bayésien obtenu sur un ensemble de test indépendant (cas n'ayant pas servi à l'apprentissage) vous fournira la précision globale du réseau, une matrice de confusion (occurrences, fiabilité, précision) permettant de connaître le comportement du réseau en tant que prédicteur, et une courbe de lift interactive comme outil d'aide à la décision pour le choix du seuil à partir duquel il n'est plus économiquement intéressant de mener l'action de marketing.

Vous pourrez également exploiter la puissance de l'algorithme de recherche de la couverture de Markov pour sélectionner le sous-ensemble minimal des variables réellement pertinentes relativement à la variable cible.     

La segmentation de vos bases de données (clustering) pourra s'effectuer suivant deux axes. La découverte de groupes de variables homogènes vous permettra de définir des variables latentes que vous pourrez utiliser, soit pour réduire la dimension de votre analyse, soit au contraire, pour intégrer ces nouvelles variables avec les variables manifestes. La découverte de groupes d'individus homogènes pourra quant à elle aider vos experts à adapter vos campagnes de marketing.

Si vous disposez de connaissance experte, BayesiaLab pourra intégrer cette expertise et vos bases de données de manière rigoureuse (actualisation Bayésienne des connaissances expertes en fonction des données de retour d'expériences).     

Vous pourrez tester l'effet de leviers (e.g. amélioration de l'image, mise en place d'actions de formations) en enrichissant avec de la connaissance experte vos réseaux appris automatiquement. L'association de coûts à ces leviers vous permettra alors d'évaluer différentes politiques.

Les questionnaires adaptatifs vous proposerons les questions les plus pertinentes en termes d'apport d'information sur votre cible et en termes de coûts associés aux questions (coût d'acquisition de l'information).Une fois votre choix effectué, la réponse sera prise en compte pour le calcul des nouvelles questions les plus pertinentes          

Hors ligne, vous pourrez utiliser vos réseaux Bayésiens pour étiqueter vos bases de données (ajout de 2 champs à la base de données d'entrée : la variable prédite et la probabilité associée à cette valeur prédite)

Grâce à la boîte à outil d'analyse de BayesiaLab, vous pourrez avoir une réelle compréhension des vos données : analyse de la force des relations, analyse des relations entre la cible et les autres variables, analyse des relations entre une valeur spécifique de la cible et les autres variables, analyse des observations pour savoir si toutes les observations abondent dans le même sens ou si certaines sont contradictoires, analyse causale ôtant l'orientation des arcs lorsque ceux-ci peuvent être inversés sans modification de la signification probabiliste du réseau.     

Vous pourrez "jouer" avec vos réseaux pour tester des hypothèses (What-if scenarios)

Vous exploiterez dans un premier temps la puissance des algorithmes de BayesiaLab pour apprendre automatiquement un réseau Bayésien modélisant le choix des individus en fonction de leurs caractéristiques et de celles des produits.

Ensuite, à partir d'une spécification de votre marché (fichier contenant un ensemble d'individus décrits par leurs caractéristiques), vous utiliserez votre réseau bayésien pour calculer les parts de marchés espérées en fonction des caractéristiques des produits mis sur le marché (scénario).

et avec Bayesia Market Simulator :

Enfin, vous pourrez réaliser vos tâches d'imputation des valeurs manquantes de manière rigoureuse en utilisant l'ensemble des valeurs renseignées. Les distributions de probabilités sur les valeurs possibles des valeurs manquantes seront en effet inférées en exploitant le réseau Bayésien.

Vous pourrez tester très aisément tous les scénarii que vous désirez sur des niches, i.e. en sélectionnant un sous-ensemble de caractéristiques de marché.

Vous aurez la possibilité de sauvegarder, pour chaque individu, les probabilités correspondant à chaque produit testé ainsi que la probabilité de rejet de l'ensemble des produits.     

Vous pourrez également définir des règles de similarité entre les produits. Le simulateur considérera alors que si un individu rejette une offre d'un ensemble d'offres similaires, il ne choisira aucune des offres de cet ensemble. En d'autres termes, le rejet sera dû aux caractéristiques communes des offres et non aux caractéristiques propres de chacune des offres.

Enfin, la génération de fichiers de log (texte ou html) vous permettra de garder une trace précieuse de toutes vos simulations.    

Voyez tout de suite plus de détails sur nos logiciels pour le marketing : BayesiaLab (manipulation et analyse de réseaux bayésien pour la simulation, l'analyse et la prise de décision) et Bayesia Market Simulator (simulation de marché).