Dans le contexte actuel, les modèles prédictifs sont indispensables aux directions marketing pour mettre en oeuvre efficacement leur stratégie.
Mais travailler avec des données et développer des modèles prédictifs performants est un vrai défi.
Des modèles prédictifs efficaces, un vrai défi
La qualité de la prédiction dépend directement de la qualité de l’input, les données en entrée. C’est la raison pour laquelle la phase de préparation des données est un élément clé pour obtenir des résultats optimaux en machine learning. Cependant cette phase de Data Preparation est une étape particulièrement chronophage. En outre, les modèles prédictifs étant par essence complexes, un soin particulier doit être apporté à leur développement sous peine de résultats décevants. Enfin, il ne suffit pas de construire des modèles prédictifs, il faut aussi que ceux-ci soient facilement et rapidement exploitables.
L’automatisation des process de Machine Learning pour garantir des modèles prédictifs optimaux
La plate-forme de Marketing Machine Learning KNOWLBOX est conçue pour explorer les comportements clients, développer automatiquement des modèles prédictifs d’attrition, d’appétence, de ciblage… optimaux, et les déployer sans risque :
- Automatisation de la phase de Data Préparation :
- suppression des datasets
- diminution du temps nécessaire pour disposer des bonnes données à mettre en entrée des modèles prédictifs : transformation automatique des champs bruts automatiquement transformés en informations de récence d’achat, âge, ancienneté d’inscription, montants moyens, chiffres d’affaires calculés sur différentes périodes, répartition des achats par familles de produits..;
- avec la fonctionnalité de data scanning, exploration des données et identification des critères discriminants complexes
- Automatisation de la phase de Modélisation :
- constitution automatique des échantillons d’apprentissage et de validation
- sélection et paramétrage automatiques de l’algorithme le plus adapté
- apprentissage automatique, tests de colinéarité
- Automatisation de la phase d’Implémentation :
- suppression de tout risque d’erreur
- rapidité de déploiement des modèles
- validation de l’adéquation du modèle avec le périmètre sur lequel il est déployé
- validation automatique du modèle dans le temps et identification des dérives
Prête à l’emploi en quelques heures, la plate-forme KNOWLBOX vous permet de bénéficier de la puissance des modèles prédictifs dans un cadre agile. L’automatisation des étapes clé de l’analyse prédictive réduit le niveau d’expertise nécessaire et démocratise la data science dans les départements marketing.
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