L’analyse de réseaux, ou

Social Network Analysis (SNA)

, se base sur une manière d’appréhender la réalité sociale, économique, commerciale, politique, statistique d’un point de vue relationnel.

En outre, elle dispose d’outils et de

méthodes d’analyses spécifiques

, construits sur la théorie des graphes.

Dans le cadre du marketing, et

dans notre institut

, l’analyse de réseau est utilisée de deux manières :

   ►

l’

analyse de bases de données

   ►

et l’

analyse de données d’enquêtes

Pour la base de données, le SNA est utilisé pour

faire émerger des clusters

qui ont du sens, et qui ne sont

pas définis a priori

.

En soi, on s’intègre ici dans une

approche non-supervisée

pour la constitution de clusters.

La

différence

fondamentale avec les

méthodes de classifications classiques,

que l’on pourrait trouver en machine Learning, tels que le k-means, les regroupements hiérarchiques ou autres méthodes de réduction dimensionnelle, réside dans le fait que les

clusters

qui émergent ont un

caractère fluide

.

Les

individus,

pris dans les groupes, ne sont pas résumés à leur appartenance au cluster; mais leurs

particularités sont conservées,

en gardant les affinités possibles avec les membres des autres groupes.

Dès lors, cela est particulièrement

pertinent pour prédire l’évolution

et la dynamique des individus dans leurs

comportements

.

Le SNA permet alors de faire du

ciblage prédictif

et de mettre au point des recommandations ciblées, de manière beaucoup plus efficace que les méthodes supervisées classiques.

... en post traitement de vos enquêtes

En ce qui concerne les données d’enquêtes le principe est relativement le même, à la seule différence que les

données sont issues d’enquête quantitatives

.

Ainsi, en fonction des réponses des individus, le SNA est utilisé pour

constituer des clusters

qui font sens et qui ne sont

pas définis à priori

.

Enfin les

deux méthodes

peuvent se croiser et

aller de pair

.

Notamment en faisant émerger des

clusters

sur la base

des comportements

captés dans la base de données.

À partir de ces clusters des enquêtes ciblées peuvent être réalisées afin d’

approfondir le comportement

ou les motivations des

individus

qui les constituent.

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