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Machine learning prédictif — lifetime value, modèles de régression, scoring client
Digital · séance 4 · ≈ 37 min d’écoute
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Au programme
- Fondements du machine learning prédictif en contexte commercial
- Qu'est-ce que le ML prédictif ? Principes et vocabulaire
- Les données clients comme matière première du modèle
- Panorama des algorithmes de régression utilisables
- La Customer Lifetime Value : modélisation et pilotage
- Définir et calculer la CLV
- Modèles probabilistes et régressifs de prédiction CLV
- Intégrer la CLV dans les décisions opérationnelles
- Le scoring client : conception, déploiement et gouvernance
- Construire un score client pertinent
- Évaluer et valider un modèle de scoring
- Gouvernance, RGPD et pilotage managérial du scoring
Notions clés du cours
- Machine learning prédictif
- Sous-domaine de l'intelligence artificielle dans lequel un algorithme apprend des régularités à partir de données historiques pour produire une estimation chiffrée d'un événement ou d'une valeur future, sans être explici…
- Données structurées vs non structurées
- Les données structurées sont organisées en colonnes et lignes (tables SQL, exports CRM).
- Régression
- Famille d'algorithmes d'apprentissage supervisé dont la variable cible est une valeur numérique continue — par opposition à la classification, dont la cible est une catégorie.
- Customer Lifetime Value (CLV)
- La CLV est la valeur actualisée nette de l'ensemble des flux de revenus qu'un client est susceptible de générer pour l'entreprise sur toute la durée de sa relation commerciale, déduction faite des coûts d'acquisition, de…
- Modèle de prédiction CLV
- Un modèle de prédiction CLV est un algorithme entraîné sur l'historique transactionnel des clients pour estimer la valeur future de chaque client individuellement, en tenant compte de la probabilité qu'il reste actif et…
- Score client
- Un score client est une valeur numérique, le plus souvent comprise entre 0 et 100 ou entre 0 et 1, calculée par un modèle ML à partir des données d'un client pour estimer la probabilité qu'il réalise un comportement cibl…
Questions fréquentes
Combien de temps dure « Machine learning prédictif — lifetime value, modèles de régression, scoring client » ?
Environ 37 min d’écoute, réparties sur 54 écrans avec voix-off et 1 quiz d’auto-évaluation.
Faut-il un compte ou payer ?
Non : ce cours est accessible sans inscription, et il peut être téléchargé pour l’écouter hors-ligne.
Puis-je lire au lieu d’écouter ?
Oui : choisis « Lire » (texte seul), « Suivre » (voix et texte qui défile), « Écouter » (audio seul) ou « Slides ».
Sources citées dans le cours
- CNIL, Recommandations sur les algorithmes de profilage et de scoring, cnil.fr
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