Le Clustering au service du Webmarketing

Ou comment donner du sens à de gros volumes de données

• Automatisation et Machine Learning

• Traitement de gros volumes (Big Data)

• Littérature et outils

• Des objets d’un même cluster sont similaires

• Des objets de clusters différents sont dissimilaires

Découper de manière algorithmique un ensemble de données en « clusters » :

Clustering : kézako ?

Exemple 1 : explorer un univers sémantique

Idées d’utilisation

• Explorer un univers sémantique

• Analyser la visibilité d’un site

• Détecter les opportunités

• Identifier les mots clés à utiliser

Regrouper des données similaires

Exemple 2 : segmenter une base utilisateursInjecter des données connues

Idées d’utilisation

• Identifier des utilisateurs semblables

• Leur proposer du contenu pertinent

Exemple 2 : segmenter une base utilisateursInjecter des données connues

Exemple 3 : réutiliser des données apprises

Problématique : catégoriser les URL d’un site

Filtrer les données fiables et les réappliquer

1) Reprendre les données dont on est sûr :

• Mes utilisateurs qui n’appartiennent qu’à un domaine

2) Injecter de nouvelles données :

• Les URL sur lesquelles ces utilisateurs ont réalisé une action

3) Profit !

C’est fini !

Pour davantage de détails :• Un article explicatif :

http://www.pureside.fr/idees/queduweb-3-exemples-clustering-pour-webmarketing/

• M’offrir un verre à l’apéro

• Expérimenter Merci !