L’utilisation de données client toujours plus riches, associée aux progrès des algorithmes de machine learning, semble promettre une capacité accrue de prédire quel consommateur sera ou non un “bon” client : potentiel de revenus vs risque de défaut, coût d’acquisition vs revenu généré. Une promesse quelque peu théorique, car la réalité du fonctionnement des modèles prédictifs implique des choix et des biais liés à l’interprétation humaine… Explications de Christophe Benavent, docteur en sciences de gestion et professeur à l’Université Paris ouest. Lire la suite sur … marketingclient
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