Prédire le Comportement des Acheteurs dans le E-commerce B2B

Dans le monde d'aujourd'hui, les entreprises s'appuient souvent sur des plateformes en ligne pour acheter et vendre des produits. C'est particulièrement vrai pour le commerce interentreprises (B2B), où les sociétés achètent d'autres sociétés plutôt que directement aux consommateurs. Dans des pays comme l'Inde, établir des relations solides, la confiance et des arrangements de crédit entre acheteurs et vendeurs est vital pour réussir dans ce domaine. Beaucoup d'entreprises de e-commerce utilisent des télévendeurs, ou des représentants commerciaux, pour gérer les relations avec les acheteurs et promouvoir les produits. Prédire quand les acheteurs vont passer des commandes est essentiel pour que les entreprises se développent, restent compétitives et gèrent efficacement leurs ressources de téléphonie.

#L'Importance de Prédire le Comportement des Acheteurs

Comprendre quand les clients sont susceptibles de faire un achat peut avoir un impact significatif sur la performance d'une entreprise. Garder les clients fidèles et les retenir dépend souvent de la capacité d'une entreprise à simplifier leurs expériences et à fournir un service de qualité. L'ère numérique offre aux entreprises une multitude de données qu'elles peuvent utiliser pour suivre les comportements et les préférences des clients.

Beaucoup d'entreprises utilisent des télévendeurs pour engager les clients et leur rappeler les produits qu'ils pourraient vouloir acheter à nouveau. Cependant, un grand défi est de déterminer qui est le plus susceptible d'acheter à l'avenir en fonction des commandes passées. C'est essentiel pour maximiser les ventes et utiliser efficacement les ressources.

#Recherche et Méthodologie

La recherche a montré que les clients ont tendance à suivre des schémas d'achat similaires au fil du temps, que ce soit pour des articles quotidiens ou des produits électroniques. Certaines méthodes ont été proposées pour prédire la probabilité qu'un client fasse un certain achat en fonction de son historique d'achat. Dans cette étude, nous avons adopté une approche unique en combinant une méthode d'apprentissage automatique appelée XGBoost avec un modèle statistique connu sous le nom de modèle Poisson Gamma.

L'objectif est de prévoir quels clients sont le plus susceptibles de passer une commande dans les deux jours suivants. XGBoost est connu pour sa fiabilité dans les tâches prédictives, tandis que le modèle Poisson Gamma aide à analyser les habitudes d'achat des consommateurs et le timing de ces achats. En combinant ces deux méthodes, nous pouvons créer une liste classée de clients en fonction de leur probabilité de commander, améliorant ainsi la précision de nos prédictions.

#Contexte de l'Entreprise

Udaan est la plus grande plateforme de e-commerce B2B en Inde, fondée dans le but de transformer le commerce grâce à la technologie. Opérant dans divers secteurs allant de l'électronique à l'épicerie, Udaan connecte plus de 3 millions d'utilisateurs enregistrés avec environ 30 000 fournisseurs dans plus de 900 villes en Inde. Elle gère des millions de transactions chaque mois. Le marché B2B traditionnel en Inde implique à la fois des acheteurs urbains et ruraux, qui peuvent ne pas être très familiers avec les plateformes numériques.

Pour prospérer dans ce paysage concurrentiel, Udaan emploie une grande équipe de télévendeurs qui aident les clients avec leurs commandes et les tiennent informés des promotions. Cela rend essentiel de comprendre le comportement des clients et d'améliorer l'efficacité de ces représentants.

#Modèles Prédictifs : XGBoost et Poisson Gamma

La tâche principale de notre étude était d'évaluer à quel point les clients étaient susceptibles d'acheter des produits dans les deux jours suivants. Nous avons utilisé des intervalles de deux jours pour apprendre comment les transactions évoluent dans le temps. Le modèle XGBoost est un modèle basé sur des arbres, connu pour sa précision. Nous avons sélectionné des caractéristiques clés qui influencent directement les décisions d'achat des clients, comme la fréquence à laquelle ils achètent certains articles.

Dans notre méthode, nous avons également combiné XGBoost avec le modèle Poisson Gamma pour tenir compte de la relation entre le comportement d'achat en cours et la fréquence des achats répétés. Cette approche nous permet de mieux comprendre comment se comportent différents groupes de clients.

#Empilement des Modèles

En utilisant à la fois XGBoost et le modèle Poisson Gamma, nous avons créé un système connu sous le nom d'empilement. L'empilement combine les résultats de plusieurs modèles en une prédiction finale. Dans ce cas, nous avons utilisé un modèle de régression logistique pour combiner les résultats des deux moteurs prédictifs.

Le modèle final prend les scores de XGBoost, qui prédit qui est susceptible de faire des achats, et les caractéristiques du modèle Poisson Gamma, qui fournissent des informations sur le comportement d'achat individuel. En combinant ces deux sources d'informations, nous pouvons mieux évaluer la probabilité de chaque client de passer une commande.

#Collecte et Traitement des Données

Nous avons utilisé des données de la vaste base de données d'Udaan, où les informations reflètent les achats des clients au fil du temps. Les données ont été ajustées pour s'assurer qu'elles représentent avec précision la relation entre le comportement des clients et les placements de commande. Nous avons rencontré un certain déséquilibre de classe, ce qui signifie qu'il y avait beaucoup plus d'exemples d'un type de résultat (clients qui n'ont pas acheté) qu'un autre (clients qui ont acheté).

Pour résoudre ce problème, nous avons utilisé des techniques qui ont aidé à équilibrer le nombre d'échantillons de chaque groupe tout en maintenant la qualité globale des données intacte. Ce traitement minutieux nous permet de faire une analyse fiable et d'améliorer le pouvoir prédictif de nos modèles.

#La Performance des Modèles

La performance du modèle XGBoost a été évaluée à l'aide de diverses métriques qui mesurent son efficacité à prédire le comportement des clients. Grâce à des tests systématiques et des ajustements des réglages du modèle, nous avons obtenu de bons résultats avec un score de zone sous la courbe (AUC), une méthode commune pour évaluer les modèles prédictifs.

Après avoir optimisé le modèle d'empilement, nous avons constaté une augmentation de ses métriques de performance, validant davantage notre approche. Les résultats finaux ont montré que le modèle empilé fonctionnait mieux que le modèle XGBoost autonome, indiquant les avantages de combiner des techniques d'apprentissage automatique avec des approches statistiques traditionnelles.

#Application dans le Monde Réel

Après avoir établi l'efficacité de nos modèles, nous sommes passés à une phase pratique, où nous avons appliqué nos découvertes aux interactions avec les clients. Pendant une période de trois semaines, nous avons utilisé les modèles pour aider les télévendeurs à cibler les clients ayant de plus fortes probabilités d'achat. Nous avons classé les clients en fonction de leur probabilité d'acheter, ce qui a permis aux télévendeurs de concentrer leurs efforts sur ceux qui étaient les plus susceptibles de passer des commandes.

Le taux de conversion-le pourcentage de clients ayant effectué des achats après avoir été contactés-s'est considérablement amélioré grâce à cette approche ciblée. Tandis que le système précédent avait un taux de conversion modeste, le nouveau modèle mis en œuvre a conduit à une augmentation marquée, montrant comment les stratégies basées sur les données peuvent améliorer les processus de vente.

#Conclusion

En résumé, comprendre les modèles d'achat des clients est essentiel pour les entreprises, surtout dans le secteur du e-commerce B2B. En utilisant des modèles prédictifs avancés comme XGBoost et en les consolidant avec le modèle Poisson Gamma, les entreprises peuvent obtenir des informations plus profondes sur le comportement des acheteurs.

La mise en œuvre réelle de ces modèles a entraîné des améliorations significatives des taux de conversion des clients, montrant leur efficacité dans l'optimisation des stratégies de vente. Cette recherche ouvre des possibilités passionnantes pour de futures améliorations, y compris l'intégration de l'analyse des données en temps réel pour affiner les prédictions, permettant finalement aux entreprises de fournir un meilleur service et de stimuler la croissance des revenus.