C'est l'une des conclusions les plus fréquentes lorsqu'une équipe évalue un modèle de predicted Lifetime Value (pLTV). Elle paraît logique : la pLTV est une valeur numérique, donc le modèle devrait être jugé comme une régression classique.
Pour une grande partie des cas d'usage marketing, ce raisonnement évalue pourtant le modèle sur le mauvais objectif.
Si la décision consiste à allouer des budgets, construire des audiences ou différencier des scénarios CRM, l'enjeu n'est pas de savoir si un client générera exactement 742 €. Il est d'identifier quels clients ont le plus de valeur relative et si cette différence justifie une action différente.
Le modèle prédit. Le système décide qui cibler, combien investir et quand réévaluer la population.
À propos de l'auteur
Cyril Noirot
Lead Data Scientist
Data scientist freelance. Je conçois et déploie des systèmes de décision — prévision, pricing, marketing measurement, optimisation.