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Modélisation de propension – La modélisation de propension est une technique d’analyse de données utilisée en marketing et en intelligence artificielle qui consiste à prédire le comportement futur d’un client ou d’un utilisateur en fonction de ses actions et comportements passés. Cette technique utilise des algorithmes sophistiqués pour identifier les facteurs qui se rapportent à une propension particulière, tels que l’achat d’un produit spécifique ou la conversion sur un site Web.
Comment fonctionne la modélisation de propension ? La modélisation de propension utilise des données historiques pour identifier les caractéristiques et comportements des clients ou utilisateurs qui sont associés à une action spécifique, telle que l’achat d’un produit. Ces caractéristiques peuvent inclure des données démographiques telles que l’âge, le sexe et le lieu de résidence, ainsi que des données sur le comportement en ligne, telles que les pages visitées et les produits achetés. Ces données sont ensuite utilisées pour former un modèle prédictif qui permet de prédire la probabilité d’une personne d’effectuer l’action cible dans le futur.
Exemples d’utilisation de la modélisation de propension
Conclusion – La modélisation de propension offre des avantages significatifs pour les entreprises et les sites Web en leur permettant de mieux comprendre le comportement de leurs clients et utilisateurs. Grâce à l’utilisation d’algorithmes sophistiqués, cette technique peut aider à améliorer l’efficacité des campagnes de marketing et de vente en prédisant les comportements futurs des individus.