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 mêm...
Exemple 1 : explorer un univers sémantique
Idées d’utilisation
• Explorer un univers
sémantique
• Analyser la visibilité
d...
Exemple 2 : segmenter une base utilisateurs
Injecter des données connues
Idées d’utilisation
• Identifier des utilisateurs semblables
• Leur proposer du contenu pertinent
Exemple 2 : segmenter un...
Exemple 3 : réutiliser des données apprises
Problématique : catégoriser les URL d’un site
Filtrer les données fiables et l...
C’est fini !
Pour davantage de détails :
• Un article explicatif : http://www.pureside.fr/idees/queduweb-3-exemples-
clust...
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QueDuWeb 2015 : Trois exemples de clustering pour le webmarketing

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Exposé Flash par Julien Deneuville lors de QueDuWeb, le 4 juin 2015 à Deauville.

On appelle Clustering un ensemble de techniques permettant de découper de manière algorithmique un ensemble de données en sous-ensembles. Une vraie mine d'or pour le web marketing à l'heure du Big Data !

Pour en savoir plus : http://www.pureside.fr/idees/queduweb-3-exemples-clustering-pour-webmarketing/

Publié dans : Marketing
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  • Classification non-supervisée : pas de classes prédéfinies
  • Entrée : mots clés, volume de recherche, données de ranking
  • Entrée : utilisateurs, nombre de tweets sur les 30 derniers jours avec une URL d’un site spécifique

    6 grandes thématiques identifiées à l’avance.
  • Entrée : utilisateurs, nombre de tweets sur les 30 derniers jours avec une URL d’un site spécifique

    6 grandes thématiques identifiées à l’avance.
  • QueDuWeb 2015 : Trois exemples de clustering pour le webmarketing

    1. 1. Le Clustering au service du Webmarketing Ou comment donner du sens à de gros volumes de données
    2. 2. • 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 ?
    3. 3. 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
    4. 4. Exemple 2 : segmenter une base utilisateurs Injecter des données connues
    5. 5. Idées d’utilisation • Identifier des utilisateurs semblables • Leur proposer du contenu pertinent Exemple 2 : segmenter une base utilisateurs Injecter des données connues
    6. 6. 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 !
    7. 7. 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 !

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