Scoring Regression Logistique basé sur une Segmentation RFM

Bonjour à tous,

Dans le cadre d'un projet que je réalise, je souhaitais savoir si la démarche suivante est correcte et dans le cas contraire si quelqu'un a une idée.

je dois réaliser un Scoring lié à l’achat ou non d’un produit appartenant aux Gros Appareils Ménagers (GAM) haut de gamme. Les produits sont réparties en quartiles de prix ( [Q1,Q2] = Bas de gamme ; [Q3,Q4] = Haut de gamme ).

L’objectif du scoring GAM est de cibler les clients qui auront le plus d'appétence à acheter du GAM Haut de Gamme.

Le scoring que je réaliserai se basera sur une segmentation RFM GAM pré établie. Cette segmentation RFM qui a été faite à l’aide de l’algorithme Kmeans a permis de classifier les clients selon leur RFM. Il en est ressorti un cluster de Bon client. Je dois désormais me baser donc sur ces clients du Cluster « BON » afin de réaliser le scoring et par la suite l'appliquer à toute la base clientèle afin d'avoir des clones des bons clients .

Ceci dit dans le fichier d'apprentissage afin de connaître les variables discriminantes de la variable Achat GAM, quelle doit être la composition en client du fichier ?

50% clients du Bon cluster et 50 % des clients n'ayant jamais acheté de GAM haut de Gamme?
50 % clients du Bon cluster et 50% clients pris aléatoirement ?
prendre aléatoirement 70% de la base client et croiser avec le fichier cluster RFM et à chaque fois que le client se trouve dans le bon cluster dans le fichier RFM mettre à jour la variable cible à 1 dans le fichier d'apprentissage?


Si quelqu'un a une idée de la méthodologie à adopter ?

Merci

Cordialement,

Bonjour,

j'ai du mal à comprendre exactement ce que tu veux faire.

Tu souhaites faire un scoring dans le but de trouver des acheteurs potentiels de GAM haut de gamme? ou trouver des clients semblables au "bon" client seulement?
ou encore trouver des acheteurs GAM haut de gamme + bons clients??

Niaboc

Je souhaite faire un scoring dans le but de trouver des acheteurs potentiels de GAM haut de gamme ayant un profil semblable aux bon clients, qui en soit sont des acheteurs de GAM haut de gamme . Typiquement le scoring se fera en introduisant des bons clients dans le fichier d'apprentisage afin que ce score soit corrélé avec la qualité du client

J'espère avoir été plus clair.

Merci

Pourquoi ne ferais-tu donc pas ton score seulement sur tes bons clients, si tu ne veux l'appliquer que sur eux par la suite?

Non je ne l'appliquerai pas que sur eux, il y a eu un misunderstanding il me semble.
le score je l'appliquerai sur toute ma base, mais mes variables discriminantes seront identifiées grace à ma variable cible (achat GAM haut de gamme). Mon fichier contiendra donc des bons clients pour qu'ensuite le modèle logistique affectera un meilleur score aux clients ayant un profil identique aux bons clients.