Typologie de clientèle
Entreprise : IDDEM, septembre 2014
Logiciel utilisé : R, package Ade4
Objectifs :
Rapprocher la vision marketing et la vision statistique via la typologie de clientèle.
Une typologie permet de classifier des individus via des correspondances entre eux, ces correspondances s'opèrent via les différentes variables dans le jeu de données.
La méthode utilisée en analyse de donnée est un clustering. Dans cette situation,
l'objectif est de regrouper des groupes d'agriculteurs entre eux à la suite d'une enquête téléphonique.
La problématique posée est la suivante :
Quel est l’apport des techniques de traitement des données dans la compréhension d’une étude marketing ?
Démarches :
Data Analyst
La métodologie utilisée pour mettre en avant des groupes d'agriculteurs similaires est un K-means via le logiciel R. Cette segmentation à permis de regrouper les agriculteurs en 3 groupes ayant des appétences et caractéristiques distinctes. Les groupes constitués sont plus ou moins homogènes.Directeur d'étude
L'analyse du directeur d'étude passe au delà des statistiques pures. Elle est axée sur la connaissance de l'environnement d'étude à savoir l'agricole. La typologie ainsi consitituée via le clustering forme des groupes homogènes qui se rapprochent des distinctions d'agriculteurs existantes.Resultats :
La connaissance marketing (construction des variables d’intérêts) puis les techniques d’analyses de données (regroupement d’agriculteurs)
couplé à l’expérience du directeur d’étude ont permis de proposer au client final de l’étude une segmentation en 3 groupes.
C’est donc l’aller-retour entre le directeur d’étude et le data analyst qui à permis de pousser l’analyse au mieux.