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Score de propension

Le score de propension vous permet de définir des clients en fonction de leur probabilité de réussite de conversion ou d’achèvement d’un événement spécifique. Il vous permet d’optimiser l’impact potentiel des efforts avant d’exécuter un processus ou de diriger une campagne.

Avantages du score de propension

Le score de propension vous permet d’effectuer une découverte de données afin d’identifier les comportements ou modèles masqués qui existent dans vos données. Le score de propension permet tout particulièrement d’identifier des groupes de clients similaires à l’aide de méthodes plus objectives et ciblées que la segmentation ou le filtrage. En outre, le score de propension permet de configurer des fonctionnalités de prédiction pour identifier le comportement des clients à forte valeur ajoutée de votre entreprise.
Une fois l’audience à forte valeur ajoutée identifiée, vous pouvez entrer en contact avec elle. Par exemple, si vous êtes Entreprise à Entreprise, vous pouvez avoir des pistes d'appel de vente qui vous permettent de marquer les pistes et d'identifier leur probabilité de conversion hors ligne. Dans la mesure où chaque prospect augmente les coûts, la création d’une offre spéciale qui permet d’identifier les clients pour lesquels la probabilité de conversion est la plus élevée est plus efficace et plus rentable en ce qui concerne l’attribution de vos ressources.
Le score de propension aide à identifier les facteurs qui permettent le plus de prévoir un score spécifique ou d’augmenter la probabilité qu’un événement ait lieu. Il permet aussi de répondre à des questions spécifiques : Le client fera-t-il l’objet d’une conversion ? Le client répondra-t-il à un e-mail ? Le client effectuera-t-il un nouvel achat ? Le score de propension vous permet de répondre à ces questions et d’identifier les visiteurs ayant tendance à passer à l’action qui peuvent être configurés et comptabilisés.
En outre, vous pouvez utiliser des filtres pour définir un sous-ensemble de visiteurs à noter à l’aide de la Training Filter fonction facultative. Si aucun filtre n’est appliqué, tous les visiteurs sont ciblés pour la notation.

Fonctionnalités de la visualisation du score de propension

Pour ouvrir la visualisation du score de propension, cliquez sur Add > Visualization > Predictive Analytics > Scoring > Propensity Score .
La visualisation du score de propension comprend les fonctionnalités suivantes accessibles à partir de sa barre d’outils :
Fonction de la barre d’outils
Description
Valider
Cliquez sur pour exécuter le processus de notation après avoir configuré les paramètres.
Reset
Effacez tous les paramètres de la visualisation.
Load
Charge un ScoreDim créé précédemment qui vous permet de modifier et/ou de recréer le modèle de score.
Enregistrer
Enregistrez la visualisation du score de propension sous la forme d’un fichier Dim pour y accéder et l’ouvrir selon les besoins.
Envoyer
Envoi de la tâche d’évaluation pour le traitement côté serveur.
Options
Définissez le filtre de formation pour limiter le sous-ensemble des visiteurs. Le filtre par défaut est Train on Everyone , mais vous pouvez le modifier en sélectionnant l’espace de travail ou en créant un filtre à l’aide de la Filter Editor .
Définir la cible
Définissez la variable dépendante.
Mesure
Ajouter des mesures en tant que variables indépendantes.
Éléments
Faites glisser les éléments Dimension à l’aide des touches <Ctrl> + <Alt> des tableaux Dimension.
Voir également :
  • Graphiques Gain et Effet élévateur . Ces vues peuvent être ouvertes à partir d’un modèle de notation complet ou à partir Add Visualization> Predictive Analytics > Scoring.
  • Visionneuse de modèles . Ces vues peuvent être ouvertes à partir d’un modèle de notation complet ou à partir Add Visualization> Predictive Analytics > Scoring.
  • Fonction Description du filtre complexe.

Utilisation de la visualisation du score de propension

  • Définissez un ou plusieurs filtres pour définir la population de visiteurs à des fins de notation . Cette option Training Filter vous permet de cibler les visiteurs en fonction de critères sélectionnés. Si aucun filtre d’identification n’est appliqué, tous les visiteurs sont ciblés pour la notation. Si le filtre de formation est défini, le résultat de la notation est significatif pour la population de visiteurs définie, bien que chaque visiteur reçoive toujours un score.
  • Identifiez les visiteurs positifs. Pour définir la variable dépendante afin de spécifier un filtre cible identifiant les visiteurs positifs qui correspondent au résultat souhaité. Cela peut être aussi simple que Recettes > 10 euros ou un filtre beaucoup plus complexe.
  • Le filtre Target n’est pas autorisé à être identique au filtre Formation. En toute logique, le filtre Target doit être un ajout au filtre de formation, ce qui entraîne la notation d’un sous-ensemble positif de la population de visiteurs.
  • Sélectionnez les variables d’intérêt (variables indépendantes) comme entrées dans l’algorithme Scorage de propension. Il peut s’agir de mesures ou d’éléments individuels d’une dimension. Le score de propension commence le prétraitement, tout comme dans la mise en grappe des visiteurs. Le système commence à capturer un certain nombre d’échantillons correspondant à la définition du filtre de formation précédemment défini (le cas échéant). Actuellement, la taille de l’échantillon est définie comme 10 % de la population cotée (définie par le filtre d’identification), avec un minimum de 20 000 et un maximum de 100 000, et est liée à la taille de la population cotée.
  • Une dimension de score comprend des éléments compris entre 0 % et 100 % qui déterminent la probabilité que les visiteurs correspondent à la variable Target.