CHAID Analyse Étude de marché

Découvrez le modèle de segmentation CHAID

L’analyse CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) est une technique de segmentation marketing. Il est utile pour identifier les relations entre les variables de réponse catégorielle. Cela fonctionne également pour d'autres combinaisons de variables. CHAID trouve des modèles dans les données comportant de nombreuses variables catégorielles. Il crée des segments puis présente les données dans une représentation visuelle.

En pratique, nous utilisons l’analyse CHAID comme outil d’étude de marché. Nous l'utilisons pour segmenter différents groupes de clients. CHAID examine comment ils pourraient réagir à une campagne marketing. Il analyse en fonction des attributs de chaque groupe. Par exemple, disons que nous menons une campagne marketing. Nous aurons besoin de connaître certaines caractéristiques des clients. Par exemple, nous aurons besoin d’une situation géographique, d’un statut socio-économique et d’un sexe. Ces caractéristiques ont le plus d’impact sur les taux de réponse. Avec l'analyse CHAID, nous construisons un arbre qui divise l'ensemble de données selon la variable choisie. Il montre l'effet des caractéristiques sur la probabilité de réponse à la campagne.

CHAID comme technique de segmentation du marché

L'un des avantages de l'analyse CHAID est qu'elle ne contient pas d'équations. Au lieu de cela, il est visuel, ce qui le rend plus facile à comprendre. Il segmente le marché considéré dans une représentation visuelle simple. Par exemple, dans l'image ci-dessus, les nœuds inférieurs représentent la segmentation du marché. Il divise votre marché en fonction de la taille ou de la réactivité de chaque catégorie. Une telle segmentation facilite le classement des ressources marketing par priorité. Vous pouvez analyser le taux de réponse du nœud en fonction d'un benchmark donné. Ensuite, vous analysez en fonction de la taille. De cette façon, vous pouvez déterminer où vous devez consacrer davantage de ressources. Les segments avec des taux de réponse plus élevés représentent des fruits à portée de main. Ils généreront des taux de réponse élevés mais ne nécessiteront pas beaucoup d’efforts de marketing. Vous pouvez ainsi éviter le segment qui a des taux de réponse inférieurs à la moyenne. Vous aurez besoin de plus de ressources pour commercialiser ce segment et vous récolterez moins de récompenses.

CHAID Analysis détermine la relation entre les variables indépendantes pour les études analytiques. Les entreprises l’utilisent également comme outil prédictif. En utilisant l'analyse CHAID, vous pouvez découvrir les relations essentielles entre les variables dépendantes. Ceux-ci peuvent inclure les achats antérieurs, la fréquence, la récence, la promotion, le prix et le produit. Ces variables peuvent affecter la réponse aux campagnes de marché telles que la sollicitation par courrier. L'arbre de régression CHAID facilite la prédiction de ces réponses.

Recherche quantitative

Vous pouvez également utiliser l'analyse CHAID pour effectuer une analyse quantitative. Vous l'utilisez en testant l'association entre deux variables. Vous appliquez les tests du Chi carré lors de la construction de l'arborescence CHAID. De cette façon, vous déterminez la signification statistique des prédicteurs des taux de réponse. Par exemple, vous pouvez utiliser les corrections Bonferroni pour tenir compte des faux positifs. Les études de marché utilisant CHAID peuvent ainsi utiliser l’analyse de régression pour l’exploration de données. Vous pouvez également l'utiliser pour la modélisation et l'analyse statistiques.