Modélisation du soulèvement

La modélisation de l'effet de levier est un outil analytique utilisé pour prédire quels consommateurs ou clients sont les plus susceptibles de répondre à une intervention particulière en matière de marketing ou de services. Il est largement utilisé par les spécialistes du marketing et d'autres professionnels pour maximiser le potentiel de leurs campagnes ou de leurs services.

La modélisation de l'effet de levier utilise une combinaison d'algorithmes d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique pour identifier les clients qui répondront le mieux à une offre ou à une campagne. Elle diffère des modèles prédictifs traditionnels couramment utilisés en marketing car elle prédit les effets nets d'une action, c'est-à-dire la différence entre ce qui se passerait si le client recevait l'offre ou la campagne et ce qui se passerait s'il ne recevait pas l'offre ou la campagne. Le spécialiste du marketing a ainsi une bien meilleure idée des clients à cibler pour obtenir un résultat maximal.

La modélisation de l'effet d'entraînement peut être utilisée dans un grand nombre de campagnes de marketing, qu'il s'agisse de publicité, de promotions, de publipostage ou de campagnes par courrier électronique. Cette technique peut également être utilisée pour la segmentation de la clientèle et le calcul de la valeur de la durée de vie des clients.

La modélisation de l'effet de levier utilise des données d'enquête, telles que le comportement déclaré ou les commentaires des clients, pour construire des modèles. À l'aide de classificateurs binaires, le modèle estime ensuite quels clients réagiront positivement et lesquels réagiront négativement à la campagne. Les modèles Uplift utilisent généralement la régression logistique ou les arbres de décision comme algorithmes de prévision.

La modélisation de l'effet de levier est de plus en plus utilisée à mesure que les entreprises deviennent de plus en plus numériques, car il est de plus en plus nécessaire de maximiser et de cibler l'efficacité des campagnes de marketing. Bien que le modèle soit efficace, il présente certaines limites, telles que la nécessité de disposer d'un large échantillon de clients, le risque de biais dans les données et la difficulté d'interpréter les résultats.