Analyse des données avancée
Étude de cas
- Présentation du cours
- Reprendre l'analyse des données par l'algèbre
- Le tableau, les poids et la métrique
- L'inertie, formalisée
- Diagonalisation et décomposition en valeurs singulières
- L'ACP en écriture matricielle
- Dualité et relations de transition
- Combien d'axes retenir
- Contributions, cosinus carrés et éléments supplémentaires
- L'AFC et la métrique du khi-deux
- Profils, barycentres et lecture conjointe
- L'analyse des correspondances multiples
- Distances et dissimilarités
- La classification ascendante hiérarchique
- Les k-means et la consolidation
- Décrire et nommer les segments
- L'analyse factorielle discriminante
- Classer un nouveau client
- Le positionnement multidimensionnel
- Étude de cas
- Mise en œuvre sur R et Python
Analyse des données avancée
Chapitre 18 : Étude de cas
Une étude complète
Les sept étapes
Quelle méthode pour quelle question
Étapes 1 à 3
La question et les données
La direction veut lancer un programme de fidélité et ne peut l’adresser qu’à une partie de sa clientèle.
Traduction analytique : quels groupes de clients existent, lesquels sont fidélisables, et à quoi sont-ils sensibles ?
300 clients, 8 notes de satisfaction, 7 variables signalétiques. Aucune valeur manquante, aucune note aberrante, aucun doublon.
Écarts-types des notes : de 2{,}38 à 2{,}40 — homogènes.
Le choix des variables actives
Actives : les huit notes. C’est l’opinion que l’on veut structurer.
Illustratives : sexe, âge, CSP, fréquence, carte, panier, motif.
C’est la variable qui intéresse le plus la direction — donc la tentation est grande de la mettre en actif.
Ce serait une faute. Elle fabriquerait alors l’axe 1, et l’on découvrirait que les clients fidèles sont fidèles. En illustratif, elle devient une validation externe : si elle s’aligne sur un axe construit sans elle, le résultat a une valeur.
Étapes 4 à 6
L’ACP et ses deux axes
| Valeurs propres | 4{,}535 et 1{,}645 |
| Inertie retenue | 56{,}69 + 20{,}57 = 77{,}26\,\% |
| Coude, Kaiser, cumul | deux axes, les trois concordent |
| Axe 1 | satisfaction d’ensemble |
| Axe 2 | offre contre service |
Projetée en illustratif, la fréquence de visite s’étage sur l’axe 1 : -1{,}32, +0{,}06, +1{,}41.
Un axe construit sans elle la retrouve. C’est la meilleure garantie de solidité dont on dispose en analyse des données.
La segmentation
| Coupure | 4 classes (saut de 3{,}62 à 9{,}74\,\%) |
| Inertie interclasse | 74{,}93\,\%, puis 76{,}50\,\% |
| Clients déplacés | 26 sur 300 |
| Confirmation | k-means à quatre départs : 76{,}54\,\% |
Un saut d’inertie net, quatre classes qui s’interprètent, deux algorithmes qui convergent.
Aucun des trois ne prouve quoi que ce soit isolément. Ensemble, ils rendent la segmentation défendable — c’est le mieux que la méthode permette.
Les quatre segments
Étape 7
Ce que dit l’analyse discriminante
Corrélations avec l’axe discriminant de la fréquence de visite : conseil 0{,}907, accueil 0{,}899, rapidité 0{,}867 — et prix 0{,}110.
Taux de bon classement : 67{,}0\,\%, 65{,}3\,\% en validation croisée, contre 33{,}3\,\% au hasard.
Les attachés au service notent le prix 9{,}8 sur 20 et reviennent chaque semaine à 64\,\%.
Les sensibles à l’offre notent le prix 13{,}7 et ne reviennent qu’à 18\,\%.
Deux méthodes indépendantes — segmentation et discrimination — aboutissent à la même conclusion : la fidélité se joue sur le service.
La recommandation
- Le programme de fidélité doit viser en priorité les sensibles à l’offre — 82 clients, satisfaits de la marchandise, déçus par le service, et qui ne reviennent pas.
- Le levier n’est pas le prix : il n’a aucun pouvoir discriminant. Ce sont le conseil, l’accueil et la rapidité en caisse.
- Une segmentation par âge ou par CSP serait sans fondement : ces variables ne structurent rien dans ce fichier.
Chacune nomme un groupe, chiffre son effectif, et désigne une action.
Aucune ne comporte de plan factoriel. Le plan a servi à trouver ; il n’a pas à figurer dans la conclusion.
Les limites, écrites noir sur blanc
- Aucune causalité. Le sens de la relation entre service et fidélité n’est pas établi.
- Une seule enseigne, une seule date. Rien ne se généralise.
- Trois cents clients interrogés — pas trois cents clients tirés au sort.
- Aucun test. Ni les axes, ni les segments ne sont « significatifs » : le mot n’a pas de sens ici.
Un lecteur compétent la lit en premier : elle indique si l’auteur a compris ce qu’il a fait.
Une segmentation présentée sans ses limites n’est pas une segmentation sans limites : c’est une segmentation dont on ignore les limites.
Ce qu’il faut retenir
Le résumé du chapitre
- Sept étapes, de la question de gestion à la recommandation.
- Mettre la variable cible en illustratif : elle devient une validation externe.
- Enchaînement standard : ACP, puis CAH, puis k-means, puis AFD.
- Trois signaux de solidité : saut d’inertie net, classes interprétables, méthodes concordantes.
- Le résultat : la fidélité tient au service — le prix ne discrimine pas (r=0{,}110).
- La conclusion se rédige sans plan factoriel, et avec ses limites.
Tout a été calculé pas à pas, pour que chaque nombre soit vérifiable.
Le chapitre 19 refait l’ensemble en quelques lignes de code — et montre qu’aucune sortie de logiciel ne contient rien que nous n’ayons établi.
Ressources du chapitre
- Diapositives
- Polycopié du chapitre
- Exercices corrigés
- Application interactive
- — Vidéo
- QCM (bientôt)