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Data Mining & Cercle Relationnel

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Data Mining & Cercle Relationnel

Data Mining & Cercle Relationnel

group-of-peopleLe cercle relationnel est une nouvelle notion à laquelle on s’intéresse tout particulièrement depuis quelques années et dont l’intérêt ne cesse de croître.
Mais de quoi s’agit-il ? Et pourquoi cette notion devient-elle aujourd’hui incontournable ?
Définition :
Littéralement, on peut définir ce concept comme “l’ensemble des individus avec lesquels une personne est en relation“. C’est une 1ere définition assez vaste et qui vous me direz bien est loin de nos problématiques Data Mining.
Mais si on y réfléchit un peu plus et qu’on se penche sur les objectifs du Data Mining (cf. Histoire du Data Mining) on retrouve la volonté d’identifier, d’analyser et d’expliquer le comportement des individus.
Et cette volonté, mixée avec un soupçon d’instinct grégaire, nous conduit directement à penser que le comportement d’un individu peut être lié à celui de son entourage.
Donc le cercle relationnel apparait comme pouvant aider à expliquer le comportement d’un individu.
Mise en œuvre et utilisation :
Naturellement on se dit qu’un client satisfait est le meilleur vendeur pour un produit, donc que cela peut influencer la perception du produit dans l’entourage de cet individu.
Par contre chaque individu n’aura pas le même poids dans son influence auprès de son cercle … certaines personnes sont plus charismatiques et donc plus écoutées que d’autres.
A partir de ces deux réflexions l’analyse du cercle relationnel devient un enjeu fort pour une étude Data Mining, mais plusieurs obstacles se dressent devant nous.

Ex : Le secteur le plus avancé sur cette problématique est comme bien souvent les Télécoms. En effet, les télécoms sont un véritable laboratoire de développement et de mise en pratique des nouvelles techniques de connaissance client opérationnelles.

  1. Il faut tout d’abord arriver à qualifier et quantifier la perception du produit pour chaque client.
  2. Ensuite, il faut dessiner le cercle relationnel de chaque client.
  3. Une fois ce cercle relationnel défini, il faut arriver à identifier la typologie de chaque individu dans leur cercle relationnel. (Ex : Les passifs, Les influents, Les leaders, les suiveurs … etc.)
  4. A partir de toutes ces informations, vous pouvez alors quantifier l’impact des interactions entre clients.
  5. Si ces interactions sont significatives, vous pouvez alors identifier des leviers d’actions et simuler des scénarii afin de prévoir des gains attendus et ainsi avoir une vision ROI de vos actions. (cf. Mesure de l’efficacité)

Dans ce secteur, le cercle relationnel est mis en place afin d’arriver à quantifier son impact par rapport au Churn (=> départ d’un client chez un autre opérateur).
On pourra alors chercher à voir si le churn d’un client dit “Leader” va influencer l’entourage et se répercuter sur le comportement des autres clients faisant parti de son cercle relationnel. Ainsi l’opérateur disposera d’un indicateur supplémentaire pour prévoir ce churn et donc y remédier au plus vite et au mieux.

Conclusion :
Le cercle relationnel est donc une notion assez complexe à mettre en œuvre mais dont les résultats peuvent vraiment avoir une valeur ajoutée forte.
Par contre le cercle relationnel ne constitue pas en lui même une problématique, il doit être appréhendé comme un indicateur supplémentaire à combiner avec d’autres agrégats afin de pouvoir expliquer une phénomène plus global (comme par exemple le Churn).

1 Comment:


  • By herve Munshi 15 oct 2013

    Tres enrichissant . merci

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