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Notation de régression - Signification,

son processus et ses types de notation

La notation de régression est l'une des techniques de marketing difficiles mais plus précises et fidèles que le profilage et la modélisation. Pour cibler les nouveaux clients et les clients estimés, toute l'organisation applique des techniques de notation de régression de manière substantielle. Voici le processus impliqué dans la notation de régression :

  1. Identifiez le prospect ou les clients probables parmi la population de tous les clients et prélevez des échantillons aléatoires parmi eux.

  2. Recueillez les caractéristiques individuelles à partir des informations et des données disponibles à partir de ces échantillons.

  3. Enregistrez quels prospects sont convertis en clients après avoir effectué la campagne marketing sur des prospects individuels.

  4. En utilisant ces informations et cette tendance, produire un modèle de notation de régression qui est une série de variables importantes qui sont utilisées pour prédire et quels prospects peuvent être facilement convertis en clients en fonction de leurs caractéristiques individuelles.

  5. Une fois que le modèle estimé est prêt, les chercheurs s'engagent dans le processus suivant.

    1. Selon le modèle, créer des équations de régression pour mettre en œuvre les informations du futur groupe de clients potentiels.
    2. Branchez les informations et les caractéristiques individuelles des prospects qui ne sont pas dans l'échantillon pour calculer les scores.
    3. Classez les prospects en fonction du score de régression selon les valeurs les plus élevées et les plus faibles.
    4. Réalisez des campagnes marketing auprès des prospects dont les scores sont supérieurs à la valeur seuil. Ce score de coupure dépend de la plupart des facteurs marketing et financiers importants.

Voici les types généraux de notation de régression qui sont mis en œuvre en fonction des besoins spécifiques de l'organisation :

  1. Score de régression linéaire : Ce type de scoring est effectué en implémentant un algorithme de régression linéaire sur l'échantillon aléatoire de données. Le processus comprend des techniques de notation sur les variables qui ont des dépendances linéaires. Par exemple si la notation doit être faite sur 2 valeurs de données distinctes et que chacune de ces valeurs est associée à 5 caractéristiques distinctes, puis 25 analyses de régression linéaire sont effectuées.

  2. Notation de régression non linéaire : Il s'agit d'un processus de notation de régression linéaire d'extension qui comprend l'exécution d'une notation en implémentant un algorithme de régression non linéaire sur l'échantillon aléatoire de données. Cela signifie que l'algorithme n'effectue pas d'analyse sur les relations linéaires directes de la valeur de l'échantillon, et donc les techniques d'analyses non linéaires plus spécifiques et plus spécifiques sont réalisées selon les conditions attendues.

  3. Tableaux de scores pondérés : Ce type de scoring ne nécessite aucun échantillonnage de données avant d'associer des scores aux prospects. Les variables pondérées et importantes sont directement associées à l'échantillon de prospects pour déterminer les scores individuels pour eux sans créer de modèle de régression historique. Ce type de notation n'est pas aussi précis que la notation de régression linéaire ou non linéaire, mais son exécution prend moins de temps.

La notation de régression présente de nombreux avantages par rapport aux autres méthodes de marketing. Le principal avantage est qu'il mesure l'utilité des variables qui aident à déterminer quel prospect cibler et quand. Deuxièmement, il fournit un processus sophistiqué et scientifique pour déterminer les valeurs limites ou les scores d'une campagne marketing particulière. Le résultat de la notation de régression contribue à améliorer l'efficacité du marketing. Le principal et le seul inconvénient de la notation de régression est que l'ensemble du processus est très complexe et plus coûteux par rapport au profilage qui est facile à réaliser.

Même si la notation de régression est considérée comme un processus complexe et coûteux, il n'est guère recommandé à une organisation de mettre en œuvre une notation de régression car elle vise généralement une efficacité et une efficacité marketing élevées. Dans l'acquisition de nouveaux clients, la notation de régression est le processus marketing le plus efficace et le plus important qui donne d'excellents résultats, par conséquent, l'organisation doit généralement faire des compromis sur la complexité et le coût.