YANG Maimi, DBA

Xin Yang est une chercheuse en sciences des données actuellement basée à Shanghai. Avec un parcours éducatif couvrant trois pays européens différents depuis le premier cycle, elle apporte une perspective mondiale unique et un ensemble de compétences diversifiées qui enrichissent son approche dans son rôle actuel. Elle travaille dans le domaine de la fourniture de solutions d’optimisation marketing basées sur l’IA pour les entreprises internationales.
Sa thèse de doctorat, qu’elle soutiendra en septembre 2023, explore des solutions pour optimiser la sélection du ciblage dans les campagnes de marketing par publipostage, sous la supervision du professeur Kiane Goudarzi, IAE Aix.

Pr. Kiane Goudarzi

Une étude empirique sur l’optimisation de la sélection des cibles du publipostage

Le publipostage, qui est la forme la plus ancienne de marketing direct, se distingue comme une philosophie commerciale unique, principalement en raison de sa tangibilité. Il est coûteux, mais avec le bon ciblage et un contenu bien ciblé, il peut s’avérer extrêmement gratifiant. contenu adapté, il peut s’avérer extrêmement gratifiant. Cette dissertation présente un cadre complet de théorie de la décision pour une entreprise de cosmétiques. de décision pour une entreprise de cosmétiques. L’objectif ultime de l’entreprise est de cibler de manière optimale une prochaine campagne de publipostage, avec près de 500 000 clients potentiels sur le marché chinois à prendre en compte. sur le marché chinois. L’accès direct à la base de données structurelle de l’entreprise, qui couvre une période de deux ans de données microéconomiques au niveau du point de vente, nous permet de réaliser une série de modèles analytiques et de tirer des conclusions substantielles. Tout d’abord, nous mesurons comment le comportement d’achat passé d’un client d’un client influence ses décisions de rachat dans un futur proche. Deuxièmement, nous identifions dans quelle mesure la campagne de publipostage d’une entreprise peut stimuler la réponse positive d’un client, de manière causale, par le biais d’un cadre quasi-expérimental. Troisièmement, nous vérifions comment les algorithmes d’apprentissage automatique facilitent le processus de prise de décision en matière de marketing direct en déterminant la politique de ciblage optimale lorsqu’ils sont associés à des méthodes économétriques conventionnelles. Enfin, nous évaluons s’il est économiquement viable d’investir dans l’engagement de clients difficiles. Les tendances observées dans nos données s’alignent sur la littérature antérieure. Nous sommes d’accord sur le fait que l’utilisation des données relatives à l’historique d’achat d’un client, plutôt que de ses informations démographiques, pourrait suffire à améliorer la rentabilité de l’entreprise. Ceci est principalement dû à la présence d’une inertie persistante du client (Heckman, 1981). En outre, nous avons également constaté qu’un publipostage améliorant l’image pouvait avoir un impact positif significatif sur la décision d’un client de racheter. d’un client de racheter son produit. Le mécanisme théorique de seuil que nous avons adopté à partir de Bult et Wansbeek (1995) joue un rôle constructif dans l’optimisation des cibles. Il nous permet de tenir compte de manière dynamique et rigoureuse des coûts et des rendements de l’entreprise. Il s’agit également d’un exemple rare dans la littérature antérieure.
Toutefois, son efficacité dépend de la qualité de la prédiction des probabilités de rachat par les clients, qui doit être optimale. Dans l’ensemble, ces résultats ont des implications significatives sur le rôle du ciblage, en particulier de la sélection des cibles, dans la performance d’une campagne de publipostage. Nous considérons notre approche de cette tâche comme la quintessence de la réduction du fossé entre les modèles d’apprentissage automatique et les modèles économétriques dans le contexte du discours managérial sur le marketing direct. Enfin, nos résultats ne s’appliquent qu’aux campagnes à court terme (3 mois) à période unique. mois). L’externalité positive pourrait se prolonger au-delà de 3 mois, ce qui reste à explorer.