L’analyse des correspondances et ses applications en recherche marketing

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L’analyse des correspondances et ses applications en recherche marketing

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Lanalyse des correspondances et ses

applications en recherche marketing

MONSUG mai 2015

Contenu

" Mise en contexte et exemple dapplication

" Lanalyse des correspondances multiples (ACM)

" LACM et la segmentation

" Loptimisation des tapes SAS pour

linterpr tation des r sultats

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Mise en contexte

" Les entreprises collectent une grande quantit dinformation sur

leurs clients.

" Les sources de donn es sont nombreuses :

Donn es transactionnelles : produits d tenus, montant des achats,&

Donn es clients : ge, adresse,&

Donn es de sondage : habitudes, satisfactions,&

" En recherche marketing, on tentera

didentifier les relations entre ces

informations pour mieux comprendre

le client et orienter les d cisions

daffaires.

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Mise en situation

Une fondation cumule de linformation sur ses donateurs.

" Exemple :

"

"

Les donateurs font des dons mensuels et, loccasion, peuvent faire un don

spontan .

La base de donn es contient linformation pour plusieurs milliers de donateurs.

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Mise en situation

" La fondation veut comprendre les caract ristiques de ses donateurs

et r pondre plusieurs questions.

" Exemple : Est-ce que mes donateurs de longue date ont fait

davantage de dons spontan s dans la derni re ann e?

Oui& Cette r ponse peut

susciter une autre question :

Est-ce que le montant moyen

par don spontan est plus ou

moins lev pour ces

donateurs?

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Analyse des correspondances

" Pour d crire et comprendre des individus, on a habituellement

recourt une s rie de tableaux de fr quences et de tableaux

crois s.

" Dans le cas de notre fondation, un tableau crois permet certains

constats mais suscite aussi dautres questions.

" Bien que les statistiques descriptives r v lent de linformation

int ressante, des analyses statistiques multivari es comme lACM

pourraient r pondre aux questions suivantes :

Y a-t-il des individus qui ont les m mes modalit s sur un ensemble de

caract ristiques?

Quelles sont les modalit s associ es aux m mes individus?

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Analyse des correspondances

Lanalyse des correspondances (ACM) permet danalyser la relation

entre plusieurs variables cat gorielles.

Les avantages :

" Pas de postulats respecter quant aux distributions.

" Ne pr suppose pas la relation lin aire entre les paires de variables

cat gorielles.

" Les valeurs extr mes sont moins probl matiques.

" Permet dinclure les cat gories de non-r ponse.

" Permet danalyser des tableaux de r ponses multiples.

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Mise en situation

"

La fondation veut analyser 8 variables cat gorielles.

Variables ou

caract ristiques

Modalit s

"

LACM sav re une excellente m thode pour identifier les donateurs ayant les

m mes modalit s.

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( 3 Variables)

Tableau disjonctif

(9 variables binaires)

Analyse des correspondances

"

LACM se fait partir de la proc dure

PROC CORRESP

" Cette proc dure n cessite davoir une

table binaire. Loption BINARY doit

tre utiliser pour permettre SAS de

transformer le tableau en table binaire.

obs

"

Les lignes de la table sont les individus

(donateurs); les colonnes sont les

modalit s des variables cat gorielles.

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Analyse des correspondances

" Le principal int r t de lACM est

de retenir un nombre limit de

dimensions pour expliquer un

maximum dinformation sur nos

donn es.

" LACM est une m thode qui

permet de d crire

graphiquement le croisement

entre lensemble de nos

variables.

p

j

i

0 0 1 0 1 0 0 1 0

n

tableau disjonctif complet

analyse des

correspondances

nuage des individus

(points-lignes)

nuage des modalit s

(points-colonnes)

"

"

"

"

"

"

"

"

"

"

"

"

"

"

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"

Advertisement

"

"

"

" " "

"

"

"

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"

"

"

"

"

"

" "

"

"

*

*

*

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Analyse des correspondances

La proc dure PROC CORRESP produit :

" Des tableaux de d composition de linertie qui permettront d tablir

le nombre de dimensions retenir.

" Une table avec les coordonn es des individus et des modalit s sur

les axes. Ces coordonn es permettront de faire les graphiques du

nuage des individus et du nuage des modalit s.

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Analyse des correspondances

Combien de dimensions retenir?

" Regarder le pourcentage dinertie expliqu e par les axes

" Si les axes retenus sont

interpr tables dune fa on

raisonnable, cest une

bonne indication quils sont

justifi s.

Dans notre exemple,

4 axes sont retenus

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Analyse des correspondances

Que signifient les dimensions retenues?

" Chaque dimension permet de regrouper des modalit s partager par

les m mes individus et de mettre en opposition des modalit s

associ es diff rents individus.

" Le graphique bulles permet dillustrer les modalit s qui contribuent

davantage un axe.

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-R cence: jamais donn de dons

spontan s

-Montant: 0$/moy

  • Nouveaux donateurs

proviennent du portes portes

Interpr tation des dimensions

-R cence: ont donn

depuis <2ans

-Fr quence: 2+dons

-Anciens donateurs

16ans+

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Graphique des modalit s sur

laxe1 et laxe2

Don r cemment

moins de 2 ans

Jamais fait un

don spontan

Ont fait un don

spontan

Qui sont ces

Advertisement

donateurs?

Don il y a plus

de 2 ans

Qui sont ces

donateurs?

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Analyse des correspondances

" 2 dimensions, on peut

visualiser les donateurs

associ s aux m mes

modalit s.

" La pr sentation de laxe

3 et laxe 4 permettrait

dillustrer dautres

modalit s fortement

associ es ou fortement

loign es.

" La visualisation de nos

milliers dindividus sur

nos 4 dimensions

devient complexe

analyser.

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Compl mentarit entre lACM et

les techniques de clustering

"

"

"

Lorsque le nombre dindividus est grand,

lACM devient tr s difficile interpr ter et

la visualisation des graphiques du nuage

des individus est presque impossible.

Lanalyse de type clustering permet

de mieux comprendre la structure des

donn es et offre une utilisation plus

pratique des r sultats (segments).

LACM est utilis e comme tape

pr liminaire lanalyse de cluster .

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Techniques de clustering

" On compl te lACM par une analyse de type clustering

r alis e sur lensemble des facteurs (axes) ou bien sur les

plus significatifs.

" Diff rentes techniques de clustering peuvent

sappliquer:

" M thode hi rarchique de Ward PROC CLUSTER

" M thodes it ratives (K-Means) PROC FASTCLUS

" M thodes mixtes (combine hi rarchique et K-Means)

" Plus concr tement, on applique ces m thodes sur les

coordonn es des points-lignes en utilisant comme

variables les premiers axes de lanalyse.

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Techniques de clustering

" Dans notre exemple, nous avions retenu 4 dimensions.

" Utilisons maintenant la m thode mixte pour regrouper nos

donateurs dans des segments.

Combien de segments

retrouvons-nous?

Quelles sont les

caract ristiques de mes

segments?

Combien y a-t-il de

donateurs par segment?

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Techniques de clustering

tape#1 : M thode de classification hi rarchique de Ward.

" Lobjectif est de d terminer le nombre optimal de segments.

" Le r sultat produit consiste de statistiques aidant d terminer le

bon nombre de classes.

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" Combien de classes retenir? Regardons le dendogramme et le

graphique du coude pour d terminer le nombre de segments.

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Techniques de clustering

Graphique du coude

4 segments

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Techniques de clustering

Dendogramme

4 segments

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Techniques de clustering

tape #2 : M thode it rative du k-means

"

"

Lobjectif est de s parer les individus dans 4 classes de fa on optimale.

La proc dure FASTCLUS est con u pour des jeux de donn es contenant au

moins 100 observations.

Caract risation des segments

" Une fois les observations regroup es, on regarde la distribution et

on fait un profilage sur toutes les variables. Cela permet de savoir

en quoi les observations se ressemblent lint rieur de chaque

segment.

" Par exemple, le segment 1 qui repr sente 31% des individus, est

compos des donateurs qui ont pas fait de dons spontan s dans

la derni re ann e.

Segment 1 : Les donateurs spontan s (31%)

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Caract risation des segments

Distribution des donateurs

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Optimisation de la m thode en

SAS

" Tous les fichiers produits sont

export s en fichier PDF

" La param trisation des variables

de segmentation, les dimensions

retenues, les seuils, etc. nous

permet de produire plusieurs

it rations pour tester les

possibilit s.

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Conclusion

" Lanalyse des correspondances multiples permet de d crire la

relation entre plusieurs variables cat gorielles d finies sur un

ensemble dindividus.

" La combinaison ACM et clustering a des applications tr s

int ressantes dans le domaine de la recherche marketing

(segmentation, sondage,&).

" On trouve de plus en plus dapplications de lACM dans des

domaines aussi vari s que la sociologie, la psychologie, l ducation,

la m decine et, bien s r, la recherche marketing (segmentation).

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Questions?

Merci

Julie Meloche, associ e

(514) 648-8461, ext. 629

[email protected]

Christine Gamelin

(514) 648-8461, ext. 633

[email protected]

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