Optimisez le retour sur investissement grâce à l'apprentissage automatique non supervisé

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique non supervisé ?

L'apprentissage non supervisé est un algorithme qui permet aux machines d'apprendre de façon indépendante. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent des ensembles de données non étiquetées pour isoler des tendances et effectuer des regroupements sans intervention humaine. Contrairement à d'autres types d'apprentissages automatiques, les algorithmes d'apprentissage non supervisé ne s'appuient pas sur les données d'entraînement pour tirer des conclusions, mais plutôt de celles dont ils disposent. Ils repèrent certaines similitudes et différences dans les ensembles de données, et nous transmettent ces informations aux fins d'amélioration des actions commerciales.

Il existe deux grands types d'algorithmes d'apprentissage non supervisé :

Le regroupement

Le regroupement est un modèle d'apprentissage dans lequel la machine regroupe les données en "grappes" en fonction de leurs similitudes. L'apprentissage automatique non supervisé par regroupement décèle des similitudes dans les ensembles de données, et les catégorise en fonction de caractéristiques communes.

Pour prendre un exemple de regroupement dans l'apprentissage non supervisé, imaginons que vous analysiez des données client. Le système peut rassembler toutes les femmes dans un groupe et les hommes dans un autre.

L'association

L'apprentissage automatique non supervisé par association est une méthode utilisée pour déceler des relations entre plusieurs variables dans un grand ensemble de données. L'association sert à définir un ensemble de données survenant conjointement, ce qui peut améliorer l'efficacité de vos actions marketing.

Vous pouvez par exemple établir la probabilité d'achat d'un second produit chez les clients qui en ont acheté un premier.

Apprentissage automatique non supervisé, semi-supervisé et supervisé

Comme nous l'avons mentionné, il existe plusieurs types d'apprentissages automatiques : non supervisé, semi-supervisé et supervisé.

L'apprentissage supervisé diffère de l'apprentissage non supervisé en ce qu'un modèle d'apprentissage automatique supervisé renvoie des résultats basés sur les données d'apprentissage qu'il utilise comme exemples. Ces machines disposent déjà des réponses correctes, qui leur sont fournies par des analystes humains.

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé, en revanche, utilisent les données non étiquetées saisies pour tirer des conclusions sans intervention humaine.

Les modèles d'apprentissage automatique semi-supervisé combinent les deux méthodes. Ils peuvent disposer de données étiquetées et de points de données non étiquetés, ce qui leur permet de tirer des conclusions et de résoudre des problèmes.

Une machine examine par exemple des données étiquetées ou des images de différents fruits, et doit étiqueter le reste des données en fonction des diverses caractéristiques de chaque fruit.

L'apprentissage automatique supervisé est coûteux, car entraîner une machine nécessite des millions d'exemples. L'apprentissage automatique semi-supervisé, au contraire, nécessite moins d'exemples et permet aux machines de tirer des conclusions basées sur des données d'apprentissage limitées.

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé évaluent des points de données dépourvus de toute étiquette pour repérer des informations sans intervention humaine, ce qui leur permet de déceler des tendances latentes et de regrouper des données étiquetées avec efficacité.

En outre, les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont techniquement en mesure de gérer des problèmes plus complexes que les modèles supervisés, car ils ne dépendent pas de données d'entraînement.

Comment appliquer l'apprentissage automatique non supervisé au marketing ?

Le regroupement est le modèle d'apprentissage non supervisé le plus courant, car il peut facilement regrouper des ensembles de données sans les définir au préalable.

Les modèles d'apprentissage automatique supervisé repèrent des tendances et similitudes dans des points de données non étiquetés et non catégorisés, et cela sans intervention humaine.

Comment appliquer cela à votre entreprise ? Voici quelques utilisations de l'apprentissage automatique non supervisé dans le marketing :

Segmentation de la clientèle

L'apprentissage automatique appliqué au marketing peut améliorer les actions de personnalisation grâce à la segmentation des clients.

La segmentation des clients est la pratique consistant à regrouper les clients en fonction de caractéristiques similaires, telles que la localisation, l'âge, le sexe, les centres d'intérêt et le comportement, ce qui permet aux responsables marketing de créer des profils de clients pour chaque marché cible.

Grâce à la notion de segments de clientèle, vous pouvez élaborer des campagnes de marketing par e-mail plus personnalisées et trouver de nouvelles méthodes de vente auprès de différents types de clients en fonction des données étiquetées que vous possédez sur eux.

Exploration et visualisation des données

L'exploration et la visualisation des données vous permettent de visualiser vos points de données plutôt qu'une masse de chiffres sur une feuille de calcul.

L'apprentissage non supervisé peut créer des visualisations, telles que graphiques et tableaux de bord, qui vous permettent de vous familiariser avec les divers types de données au sein de votre entreprise. Il peut en outre élaborer des tableaux de bord interactifs pour explorer vos données plus en profondeur et mieux comprendre leur signification.

Détection des anomalies

Le regroupement permet de détecter des valeurs aberrantes ou des différences au sein des données, également appelées anomalies. Une société financière peut par exemple utiliser l'apprentissage automatique non supervisé pour être alertée en cas de débit anormal sur la carte d'entreprise, indice d'une transaction frauduleuse.

Ces anomalies, qui sont régulièrement détectées dans les données, permettent aux entreprises de savoir quand agir, que le problème soit d'ordre bancaire ou non. Elles peuvent par exemple relever des valeurs aberrantes dans leurs données client, lesquelles, une fois regroupées, vont mettre en lumière un segment de marché inconnu jusque là.

Recommandations

N'oubliez pas que l'apprentissage non supervisé peut aisément regrouper des éléments en fonction des données. Produits recommandés lors de vos achats en ligne, suggestions de programmes télévisés ou de films sur votre site de streaming préféré… voilà autant de cas classiques d'utilisation de l'apprentissage automatique.

L'apprentissage non supervisé bâtit sa connaissance des clients sur leur comportement. Si par exemple vous regardez beaucoup de films d'horreur sur Netflix, grâce à l'apprentissage non supervisé vous recevrez des recommandations pour d'autres films et séries télévisées du même genre.

Les entreprises peuvent utiliser cette fonctionnalité pour accroître l'efficacité de leurs ventes croisées et complémentaires, en fournissant des suggestions basées sur les produits consultés ou achetés. Si quelqu'un choisit d'acheter un jean, par exemple, le système peut recommander un t-shirt pour compléter la tenue.

Avantages de l'apprentissage automatique non supervisé

Les techniques d'apprentissage non supervisé ne nécessitent pas d'intervention humaine, ce qui les rend plus attrayantes pour les entreprises qui n'ont ni le temps ni les ressources nécessaires pour alimenter les systèmes informatiques en millions d'exemples. L'apprentissage automatique non supervisé présente plusieurs avantages pour les entreprises, notamment :

Amélioration de la prise de décision

Les entreprises s'appuient sur des données pour prendre des décisions éclairées essentielles à leur réussite. Mais lorsque les données sont en trop grand nombre, il est difficile d'en venir à bout sans l'aide de l'apprentissage automatique.

Les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé peuvent extraire les données pertinentes et aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en transformant les points de données en informations exploitables sur les opérations, le marketing et la gestion de l'argent.

Connaissance accrue de la clientèle

Les techniques d'apprentissage non supervisé sont capables de prévoir le comportement des clients, ce qui vous permet de deviner quels clients sont les plus susceptibles d'acheter un produit ou un service.

Grâce à elles, les données prédictives peuvent étendre leur champ d'application bien au-delà de la localisation et de la psychographie du client, et inclure l'historique des achats et l'engagement envers la marque. L'apprentissage non supervisé peut par exemple être utilisé pour prévoir quand les clients vont abandonner le processus d'achat, ce qui vous permet d'ajuster les actions marketing pour gérer les clients à risque.

Il peut également vous aider à bien segmenter et cibler les clients en fonction de leur comportement et de leurs habitudes d'achat plutôt que des seules données démographiques, ce qui vous permet de créer des campagnes marketing plus personnalisées.

Sécurité améliorée

L'apprentissage automatique non supervisé n'est pas simplement un moyen d'améliorer vos campagnes marketing. Il améliore également la sécurité en analysant le comportement du réseau et en exécutant diverses procédures de prévention des cyberattaques. L'apprentissage automatique peut détecter les menaces potentielles avant les consultants informatiques humains, ce qui lui permet de s'adapter aux changements et de supprimer le recours à une analyse manuelle.

Aucune formation nécessaire

Dans l'apprentissage automatique non supervisé, inutile d'entraîner le système avec des millions d'exemples pour lui apprendre à effectuer diverses tâches d'analyse et de catégorisation des données, ce qui vous permet de gagner du temps sur les actions manuelles.

Cela peut en outre réduire les coûts, le temps d'apprentissage étant réduit, car il est beaucoup plus simple d'obtenir des données non étiquetées que des données étiquetées.

Atténuation des biais

Le biais statistique est fréquent, en particulier lorsque les machines nécessitent une intervention humaine. Cependant, étant donné que les données utilisées pour l'apprentissage automatique non supervisé ne sont pas étiquetées, elles peuvent permettre d'éviter certaines erreurs et certains biais humains. L'interprétation humaine restant présente, on ne peut malgré tout éliminer complètement le risque de biais.

Les défis posés par les algorithmes d'apprentissage non supervisé

L'apprentissage automatique non supervisé, il faut le reconnaître, n'est pas parfait. Il a ses limites, notamment :

La qualité des données

Les résultats fournis par les modèles d'apprentissage automatique non supervisé sont moins précis que ceux des modèles d'apprentissage automatique supervisé, car les données saisies n'incluent pas d'étiquettes à utiliser comme réponses.

Les machines sont au contraire entièrement livrées à elles-mêmes, et doivent repérer des tendances leur permettant de regrouper les ensembles de données sans intervention humaine.

De plus, la qualité du résultat dépend largement de la qualité des données. La qualité des données peut représenter un problème, car en l'absence de résultats correspondants, les machines ne peuvent pas décider quelles données doivent ou non être utilisées pour tirer des conclusions.

L'évolutivité

L'apprentissage automatique non supervisé est moins évolutif que l'apprentissage automatique supervisé, car il est moins précis et nécessite toujours une validation humaine.

De plus, le processus d'entraînement prend du temps, les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé devant analyser et calculer diverses possibilités pour restituer le meilleur résultat.

La complexité de l'algorithme

Les modèles non supervisés peuvent avoir besoin d'absorber davantage de données à mesure que les projets progressent, ce qui peut rendre le résultat moins précis. Pour améliorer la précision, il faut un modèle complexe, et vérifier son fonctionnement requiert de l'expérience et des compétences pointues.

L'avenir de l'apprentissage automatique non supervisé appliqué au marketing

L'apprentissage automatique non supervisé peut être utile à votre entreprise en segmentant les clients, en fournissant des recommandations et en améliorant l'analyse des données.

Grâce à l'apprentissage automatique et à l'IA, vous pouvez désormais optimiser vos messages et vos offres pour attirer les clients appropriés au bon moment, et ainsi augmenter les ventes et le chiffre d'affaires.

Vous avez décidé d'utiliser les données et l'apprentissage automatique pour améliorer vos campagnes marketing ? Mailchimp vous offre toutes les recommandations pertinentes pour commencer à optimiser vos campagnes marketing.