CAH : Classification ascendante hiérarchique

Apprenez à utiliser simplement une CAH en comprenant le fonctionnement de l’algorithme.

Exemple de dendrogramme pour une CAH

La CAH (classification ascendante hiérarchique) est un algorithme de machine learning de la catégorie non supervisée. Comme les k-means, elle permet d’identifier des groupes homogènes dans une population, on parle aussi de clustering. C’est une de mes méthodes préférées. Nous allons voir quels sont les avantages et les inconvénients de la CAH, quand l’utiliser avec des explications simples sur son fonctionnement.

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Suivre sa segmentation client avec un diagramme de Sankey

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Et si on dépoussiérait l’analyse de segmentation client? Fini les vieilles matrices de passage. Vous voyez de quoi je parle? Quand vous faites une segmentation client, il faut suivre son évolution dans le temps pour vérifier que le plan d’actions que vous avez mis en place vous permet bien d’être plus performant. Pour cela vous voudrez vérifier que les segments à faible valeur diminuent au profit d’autres segments plus importants.

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Comment réussir sa segmentation client?

segmentation-clientUn grand classique du marketing c’est la segmentation client. Il en existe plusieurs sortes mais elles ont toutes le même objectif, celui de passer d’une vision complexe et individuelle des clients à une vision agrégée en créant des groupes de clients suivant leur ressemblance. Certains pièges sont à éviter pour construire une segmentation efficace pour les équipes marketing

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k-means, comment ça marche?

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Le k-means est un algorithme de clustering, en d’autres termes il permet de réaliser des analyses non supervisées, d’identifier un pattern au sein des données et de regrouper les individus ayant des caractéristiques similaires. C’est une méthode simple et rapide.

Le cas d’usage le plus classique pour les méthodes de clustering c’est la segmentation client. On peut aussi les utiliser de manière plus descriptive pour comprendre et synthétiser une population. En revanche, pour construire une segmentation client robuste, avec plusieurs axes je vous recommande plutôt d’utiliser la classifiation ascendante hiérarchique ou la méthode mixte. Lire la suite de « k-means, comment ça marche? »