L’analyse de cluster est une méthode statistique qui permet regrouper des données similaires, tout en mettant en évidence les différences entre les groupes.

Elle peut, par exemple, aider une marque de prêt-à-porter à catégoriser les membres de sa clientèle selon leurs habitudes d’achat (récurrents, saisonniers, ponctuels, etc.) et à adapter ses stratégies marketing en conséquence, qu’il s’agisse de publicités ciblées ou d’offres personnalisées.

En marketing, l’analyse de cluster permet de mieux cerner l’audience cible.

Voici ce que vous apprendrez :

• Qu’est-ce que l’analyse de cluster et comment fonctionne-t-elle ?
• Quel est l’objectif du clustering des jeux de données ?
• Pourquoi l’analyse de cluster est-elle importante pour la stratégie commerciale ?
• Quels sont les différents types de clustering et dans quels cas les utiliser ?
• Quelles sont les caractéristiques d’une analyse de cluster fiable ?
• Quels sont les inconvénients de l’analyse de cluster et comment éviter les problèmes ?
• Comment effectuer une analyse de cluster ?
• Comment interpréter les résultats d’une analyse de cluster ?
• Comment garantir des résultats précis et exploitables en matière de clusters ?
• Quelles sont les étapes de mise en œuvre de l’analyse de cluster ?

Qu’est-ce que l’analyse de cluster et comment fonctionne-t-elle ?

L’analyse de cluster est un type de classification non supervisée, ce qui signifie qu’elle ne comporte aucune classe, définition ou attente prédéfinie. Cette technique de data mining statistique sert à regrouper des observations similaires entre elles, mais différentes d’autres groupes d’observations.

Pour mieux comprendre, prenons l’exemple d’une personne qui trie un assortiment de chocolats selon ses préférences.

Elle peut les classer comme suit : lait ou noir, avec ou sans noisettes, avec ou sans praliné, etc.

Cette technique, très répandue, consiste à les distinguer en fonction de leurs caractéristiques.

Une plateforme de e-commerce peut, par exemple, catégoriser les membres de sa clientèle selon leurs habitudes d’achat : économes, adeptes du haut de gamme, acheteurs et acheteuses occasionnelles, etc. Cette segmentation permet de créer des promotions sur mesure pour chaque groupe afin de booster l’engagement et les ventes.

Comprendre l’analyse de cluster

L’analyse de cluster est au centre de l’analyse des données. Il n’y a rien d’étonnant à ce que des secteurs tels que la finance, l’assurance, le retail, le e-commerce et le marketing s’en servent pour identifier des schémas et des relations dans leurs données.

Il existe cinq grandes approches en la matière, les plus courantes étant les k-moyennes et le clustering hiérarchique. La méthode choisie dépend des éléments analysés et des raisons pour lesquelles ils le sont. Grâce à des techniques de visualisation, comme les diagrammes de dispersion et les dendrogrammes, les entreprises peuvent aisément présenter les résultats de leurs analyses de cluster de façon claire et compréhensible.

Quel est l’objectif du clustering des jeux de données ?

En marketing, l’objectif de l’analyse de cluster est de constituer des groupes (ou clusters), tout en veillant à ce que les observations soient aussi similaires que possible au sein d’un groupe.

En définitif, tout dépend de l’application.

Le clustering peut, par exemple, permettre à une compagnie d’assurance d’identifier les titulaires d’une police automobile dont le montant de sinistre moyen est élevé.

Son utilisation dépend du secteur d’activité et de la division concernés, ainsi que des attentes de l’entreprise.

Pourquoi l’analyse de cluster est-elle importante pour la stratégie commerciale ?

L’analyse de cluster est utile à plusieurs niveaux, notamment le mode de commercialisation.

Elle peut influer sur la cible des produits ou services, les stratégies de vente et de fidélisation, et l’évaluation des prospects.

Une entreprise peut créer des groupes de clientes et de clients pour calculer leur valeur vie par rapport à leur propension à l’attrition, puis s’appuyer sur cette information pour adapter sa communication à chacun de ces groupes et identifier les profils à forte valeur ajoutée.

Quels sont les différents types de clustering et dans quels cas les utiliser ?

Il existe cinq grands types d’algorithmes de clustering :

• Partitionnement
• Hiérarchiques
• Basés sur la densité
• Basés sur une grille
• Basés sur un modèle

Quelles sont les caractéristiques d’une analyse de cluster fiable ?

Une analyse de cluster fiable regroupe les données avec précision pour qu’elles soient utiles et exploitables. Elle identifie des schémas réels afin de fournir des insights qui éclairent la prise de décision. À l’inverse, une analyse de cluster erronée crée des groupes trompeurs ou arbitraires qui ne contribuent pas à résoudre un problème ou ne procurent aucune valeur ajoutée.

Une analyse de cluster fiable présente les caractéristiques suivantes :

• Utilité concrète. Les clusters reflètent les différences essentielles en termes de comportement, de préférences ou de caractéristiques exploitables.
• Séparation claire des groupes. Chaque cluster est distinct, ce qui facilite son interprétation et son application.
• Cohérence. Les mêmes données d’entrée doivent produire des clusters similaires à chaque fois.
• Évolutivité. L’analyse de cluster conserve son efficacité lorsque le jeu de données s’étoffe.
• Insights exploitables. Les clusters permettent de définir une orientation claire pour les équipes en charge du marketing, du développement des produits ou des opérations.

Imaginons que vous segmentez la clientèle B2B en fonction de ses habitudes d’achat. Un modèle de clustering adéquat créera alors les groupes suivants :

• Achats de gros volumes. Cette clientèle doit bénéficier de remises quantitatives et d’un service prioritaire.
• Achats saisonniers. Cette clientèle est réceptive aux promotions à durée limitée.
• Achats occasionnels. Cette clientèle peut avoir besoin d’être sensibilisée et mieux accompagnée.

Chaque groupe peut être ciblé par une stratégie marketing précise pour améliorer les conversions et la satisfaction.

A contrario, les analyses de cluster médiocres engendrent les problèmes suivants :

• Clusters arbitraires. Les groupes ne révèlent aucun schéma significatif.
• Séparation incorrecte. Les clusters se chevauchent trop pour être utiles.
• Surinterprétation. Le modèle impose des schémas qui n’existent pas en réalité.
• Résultats incohérents. Exécutée à plusieurs reprises, la même analyse crée des clusters différents.
• Absence de débouché. Les clusters ne permettent de répondre à aucune question pertinente.

Supposons qu’une équipe marketing catégorise les membres de sa clientèle en fonction du nombre de voyelles dans le nom de leur entreprise. Si la démarche est mathématiquement faisable, elle n’a aucun intérêt commercial, car elle ne prédit ni le comportement, ni les préférences, ni les besoins. Résultat : cette segmentation est une perte de temps et gaspille les ressources.

Quels sont les inconvénients de l’analyse de cluster et comment éviter les problèmes ?

Voici différentes façons d’éviter les écueils en matière de clustering :

• Validation des résultats. Comparez les clusters avec des données concrètes et veillez à ce qu’ils aient un sens pratique.
• Test de différents algorithmes. Testez plusieurs méthodes de clustering afin de trouver la plus adaptée à vos données.
• Mises à jour régulières. Quand les données évoluent, actualisez régulièrement l’analyse.
• Recours à des spécialistes. Faites-vous aider par des spécialistes métier pour que vos clusters soient pertinents et exploitables.

Comment effectuer une analyse de cluster ?

Étape 1 : choisissez une méthode d’analyse.

Ce choix dépend de la taille des données et des types de variables.

Par exemple, le clustering hiérarchique convient aux petits jeux de données, alors que le clustering par k-moyennes est plus adapté aux jeux de données de taille moyenne et lorsque le nombre de clusters est connu en amont.

En général, les jeux de données volumineux nécessitent différents types de variables et une procédure en deux étapes.

Étape 2 : déterminez le nombre de cas.

Choisissez le nombre de cas à subdiviser en groupes ou clusters homogènes. Ces cas ou observations peuvent concerner tout type de sujet, de personne ou d’objet à analyser.

Étape 3 : sélectionnez les variables pour l’analyse.

Vous pouvez aussi bien inclure 1 000 variables que 10 000 ou 25 000. Le type d’algorithme à utiliser dépend du nombre et du type de variables choisies.

Étape 4 : prenez une décision concernant la normalisation des variables.

Décidez si vous souhaitez normaliser les variables d’une manière ou d’une autre de sorte que chacune d’elles contribue à parts égales à la distance ou à la similitude entre les cas. Quoi qu’il en soit, l’analyse pourra être exécutée avec des variables normalisées et non normalisées.

Étape 5 : appliquez l’algorithme choisi.

Chaque méthode d’analyse a ses spécificités.

• Pour le clustering par k-moyennes, commencez par choisir le nombre de clusters. L’algorithme de clustering estime alors les moyennes de cluster de manière itérative et attribue chaque cas au cluster dont la distance avec la moyenne est la plus petite.
• Pour le clustering hiérarchique, choisissez une statistique qui quantifie la distance ou la similitude entre deux cas.

Étape 6 : finalisez le nombre de clusters.

Pour finir, l’algorithme sélectionne une méthode de formation des groupes et détermine le nombre de clusters nécessaires pour représenter les données. Il étudie les similitudes entre ces derniers et les divise en conséquence.

Comment interpréter les résultats d’une analyse de cluster ?

En général, chaque méthode de clustering est associée à une visualisation permettant d’étudier les résultats. Dans le cas des k-moyennes, il est courant d’utiliser un axe des abscisses et un axe des ordonnées qui indiquent la distance entre les groupes d’observations.

Ce type de visualisation révèle clairement ces différents groupes. Dans le cas du clustering hiérarchique, une visualisation appelée dendrogramme révèle les clades dans l’arborescence.

Comment garantir l’exactitude d’une analyse de cluster ?

Commencez par évaluer la tendance au regroupement. Avant d’utiliser un algorithme de clustering, vérifiez si votre jeu de données est capable de former des clusters intéressants ou s’il est distribué de manière aléatoire.

Pour ce faire, vous pouvez vous appuyer sur la statistique de Hopkins, qui évalue la probabilité que vos données soient uniformément distribuées. Une valeur proche de 0 laisse entendre que les données ont une forte tendance au regroupement, tandis qu’une valeur d’environ 0,5 indique un caractère aléatoire.

Par ailleurs, les outils visuels, comme l’évaluation de la tendance au regroupement, permettent de réorganiser la matrice de dissimilarité pour mettre en évidence les clusters potentiels. Si ces tests indiquent que vos données se regroupent naturellement, vous pouvez poursuivre. Dans le cas contraire, le clustering risque de ne pas fournir d’insights utiles.

Déterminez ensuite le nombre optimal de clusters. Le choix de cette valeur (k) est essentiel, car un nombre insuffisant de clusters risque de simplifier excessivement les données, tandis qu’un nombre excessif peut créer des problèmes de surinterprétation.

La méthode du coude est régulièrement employée pour déterminer la valeur (k). Elle consiste à tracer la somme des carrés à l’intérieur d’un cluster et à rechercher le point où l’amélioration des performances de clustering commence à se stabiliser, c’est-à-dire le « coude ». Vous pouvez aussi utiliser le score de silhouette, qui évalue l’adéquation de chaque point de données avec le cluster auquel il a été attribué par rapport aux autres clusters. Un score de silhouette élevé indique que les clusters sont plus distincts et bien séparés.

Par ailleurs, la statistique d’écart compare la dispersion observée à l’intérieur des clusters avec celle attendue dans une distribution nulle, ce qui permet d’identifier le k optimal en repérant les zones où l’écart est le plus important.

Pour finir, évaluez la qualité du clustering. Une fois les clusters établis, il est important de confirmer qu’ils sont à la fois cohérents en interne et séparés en externe.

Le coefficient de silhouette, dont la valeur est comprise entre -1 et 1, est souvent utilisé à cette fin. Un score proche de 1 signifie que les clusters sont correctement définis. L’indice de Dunn calcule le rapport entre la plus petite distance entre des observations n’appartenant pas au même cluster (distance inter-cluster) et la plus grande distance au sein d’un cluster (distance intra-cluster). Une valeur élevée correspond à des clusters de bonne qualité. À l’inverse, l’indice de Davies-Bouldin mesure la similitude moyenne entre chaque cluster et celui le plus proche. Les valeurs les plus basses indiquent des clusters de bonne qualité.

En résumé, vous devez suivre trois étapes pour disposer d’une analyse de cluster fiable :

1. Estimation de la tendance au regroupement. Déterminez si vos données forment naturellement des clusters à l’aide de tests, comme la statistique de Hopkins, et d’outils de visualisation tels que l’évaluation de la tendance au regroupement.
2. Détermination du nombre optimal de clusters. Identifiez le nombre de clusters (k) adéquat en appliquant des techniques, comme la méthode du coude, le score de silhouette et la statistique d’écart, afin d’éviter une simplification excessive ou une surinterprétation.
3. Évaluation de la qualité du clustering. Vérifiez que vos clusters sont à la fois compacts et bien séparés à l’aide de métriques, comme le coefficient de silhouette, l’indice de Dunn et l’indice de Davies-Bouldin.

Comment se lancer dans l’analyse de cluster ?

Le principal avantage de l’analyse de cluster est qu’elle permet aux entreprises d’identifier des tendances et des relations au sein de leurs données pour étayer leurs décisions et agir sur la base d’insights en temps réel.

Lorsque vous vous lancez, commencez par rechercher une application éprouvée afin d’analyser et d’interpréter efficacement vos données.

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