Comment l’optimisation sous contraintes aide les marketers à prendre les meilleures décisions ?

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[vc_row][vc_column][vc_column_text]A l’ère du « big data », l’optimisation sous contraintes, basée sur des algorithmes complexes, aide les marketers à prendre les bonnes décisions. Cédric Hervet, Directeur Scientifique de NP6, explique comment.

Qu’est-ce que l’optimisation sous contraintes ?

L’optimisation sous contraintes est une discipline des mathématiques appliquées dont l’apparition est concomitante à celle des ordinateurs. Dans ce champ de spécialisation, on conçoit des modèles mathématiques et des algorithmes destinés à résoudre des problèmes donnés et déterminer la meilleure conduite à tenir (optimisation des tournées de livraisons, plannings de personnel etc.)[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row css= ».vc_custom_1496648244702{margin-bottom: 30px !important;} »][vc_column][vc_column_text]

L’optimisation sous contraintes est ce que la science a trouvé de meilleur pour résoudre des problèmes complexes que l’humain seul ne peut résoudre.

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Souvent, un problème difficile pour l’humain sera « facile » à résoudre pour un algorithme (dans le cas du calcul d’itinéraire le plus court par exemple), mais un algorithme pourra plus difficilement intégrer des facteurs subjectifs. C’est pourquoi le cumul de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle peut être nécessaire.

Pourquoi compléter le travail de l’algorithme prédictif ?

Contrairement à la datascience, qui construit automatiquement des modèles et fait le lien entre historique et individu, c’est ici au mathématicien de comprendre et construire le modèle, en cernant le problème, la nature de la décision à prendre, et les optimisations possibles. En conséquence, les algorithmes d’optimisation sous contraintes vont venir analyser le fruit de la prédiction, et en faire de la prescription.[/vc_column_text][vc_empty_space height= »20px »][vc_column_text]

Concrètement, comment l’optimisation sous contraintes peut-elle aider les marketers ?

Appliquée au marketing, l’optimisation sous contraintes (ou dans ce cas plus précisément, l’optimisation multi-critères), va utiliser les modèles prédictifs générés grâce au machine learning, qui déterminent « qui va cliquer », et les affiner de la manière suivante : « A qui dois-je envoyer ? Quel budget publicitaire allouer ? Etc. » pour prendre de meilleures décisions opérationnelles.[/vc_column_text][vc_empty_space height= »20px »][vc_column_text]

Quelques cas d’usage :

Cas d’usage n° 1 : Optimiser ses envois de campagnes email

L’optimisation sous contraintes prend tout son sens lorsque l’on tente de perfectionner la décision marketing, particulièrement dans le cas du marketing automation. Exemple avec un annonceur dans le secteur du voyage : dans un contexte de monétisation de base email comportant plusieurs millions d’individus, NP6 a d’abord déterminé une probabilité de clic par individu (en fonction de leur historique) sur les campagnes qui seraient émises, et créé des segments pour chacune d’entre elles. Nos experts ont alors travaillé sur l’optimisation de la performance des campagnes, en calculant pour chaque individu leur résistance à la pression marketing et leur probabilité de se désengager.

Il fallait alors tenir compte non pas de la « tendance » générale, mais de l’appétence individuelle, pour détecter les personnes qui accepteraient de recevoir davantage de communications et celles qui risquaient de se désabonner. L’algorithme d’optimisation sous contraintes est donc intervenu en affectant à chaque individu un créneau horaire et journalier d’envoi optimal des campagnes hebdomadaires.[/vc_column_text][vc_empty_space height= »22px »][vc_column_text]Cas d’usage n° 2 : Optimiser ses médias

La communication marketing se fait généralement via plusieurs médias (TV, catalogue, email, web, search, etc.) qui ont chacun leurs audiences (de large et indifférenciée pour la TV à très ciblée pour l’email) et leur impact. De plus, les médias interagissent très fortement entre eux et il est souvent difficile d’isoler la part contributive au chiffre d’affaires de chacun des médias utilisés. NP6 est un spécialiste des modèles permettant de lier investissement publicitaire et ROI, et l’optimisation sous contraintes permet d’aller un cran plus loin en permettant d’optimiser la répartition des investissements pour maximiser le ROI global du marketing.

Il est possible de tenir compte des rythmes d’investissements (mensuel pour la TV, quotidien pour l’email), du niveau de granularité de la décision (niveau national pour la radio, niveau magasin pour le catalogue papier), pour proposer une planification des investissements, dans les limites du budget, qui soit la plus efficace possible.[/vc_column_text][vc_empty_space height= »22px »][vc_column_text]Cas d’usage n°3 : Optimiser le maillage de ses agences ou magasins

Autre cas d’usage de l’optimisation sous contraintes : le géomarketing. Nous avons travaillé avec un grand acteur de l’assurance pour l’aider à redéfinir son maillage territorial et à changer l’implantation de ses agences. NP6 a dû tenir compte de ses contraintes :

  • Nombre d’agents minimum et maximum par point de contact,
  • Densité de population à proximité vs capacité de traitement par agent,
  • Prix au mètre-carré dans la zone,
  • Temps de trajet des clients devant être réduit (souhait de l’enseigne).

Nous avons ainsi réduit de 50% le temps d’accès aux agences, et donc parfaitement rempli notre objectif.[/vc_column_text][vc_column_text]Cependant, il faut bien prendre en compte que ces méthodes s’appliquent aux bases pour lesquelles on dispose d’une donnée fiable et consolidée, et où la qualité de prédiction est bonne. Plus la prédiction sera de qualité, plus l’augmentation de chiffre d’affaires sera importante (elle peut être de l’ordre de 30% ou plus dans le cas d’une optimisation des envois de campagnes email).[/vc_column_text][vc_empty_space height= »30px »][/vc_column][/vc_row][vc_row content_placement= »middle » css= ».vc_custom_1494519878837{padding-top: 10px !important;padding-right: 30px !important;padding-bottom: 20px !important;padding-left: 30px !important;background-color: #00bea1 !important;} »][vc_column][vc_column_text]

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