Cybermarché et analyse comportementale

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Cybermarché et analyse comportementale

Publié le : jeudi 21 juillet 2011
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Cybermarché et analyse comportementale
Antoine-Eric Sammartino aesammartino@e-laser.fr
Séminaire Data Mining - Educasoft Formations
18 juin 2001
- 1 -
MENU
Le Groupe LaSer Le processus Data Mining Lindustrialisation Du Data Mining au
- 2
-
Web Mining
Customer Centers (Futuroscope, Tours) Loyalty Applications Web Agency, Consultancy LibertyContact e-LaSer contact Benelux
e-commerce subsidiaries LibertyTV.com Autobytel.eu
- 3 -
Web Appliances Hub e-commerce
e-LaSer-IB
ASP VISP / FAI W.Hosting
GIEEECHANGEUR
Réseau Echangeur
E C H A N G E U R PARIS
MENU
Le Groupe LaSer Le processus Data Mining Lindustrialisation Du Data Mining au
- 4
-
Web Mining
AS/Sybase
DBOracleAutres
Expliciter l objectif
Identifier les données
Définir des indicateurs
Collecter et rapprocher les données
Préparer les données
Analyser et interpréter
Automatiser et appliquer
Décider et Agir - 5 -
Le Processus
Pas de Data Mining sans Objectif !
œIdentifier des logiques dachat des internautes travers les différentes boutiques
œ
Définir des actions personnalisées sur le Web
- 6 -
L
à
objectif
Code Client
CLIENTS PROSPECTS
TOPAGE R/F
Code Client
eLs
Numéro Commande
 od
COMMANDESCOLMIGMNAENSDES
-7
Code Produit
-nneé s :Back Offi
Famille Produit
PRODUITS
ce (1/
BOUTIQUES
)2
Code Session
SESSIONS
IDENTIFICATION CLIENT
Code Session
-8-Les do
Code Session
COMMANDES
BANNIERES
nné
PANIERS
es :Wbe2(2/)
Données de détail : OUI
eL snIidc
Mais pas de Data Mining sur données brutes !
œPasser du transactionnel au relationnel : Une ligne par client (indicateurs individuels)
= Identifiant client
Transactions
-9-
Client
ateurs (1/2)
Niveaux
CLIENT
COMMANDE
Des indicateurs : OUI
L
Mais des indicateurs métier !
Situations
Problématiques
Un client a autant de Caractéristique du client lignes que de commandes
Une commande a autant Contenu du Panier de lignes que de produits différents
-10-es Indi
Solutions
cate
Taux de nourriture (famille de produits)
Taux de présence de famille de produits
urs (2/2)
Collecter et arpporcher el sd
Pas de Data Mining sans Data Management !
œRecherche et sélection des données : Plusieurs tables, Plusieurs niveaux, Des clefs différentes.
œConstitution dune table danalyse : Juxtaposition de tables, Empilement de tables, éDodnngabuol.es
-11-onnées
+
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