Vous avez des profils de clients et d'animaux assurés, des détails de police, des primes et des réclamations stockés dans une base de données relationnelle. Un responsable marketing souhaite lancer une campagne ciblée sur les réseaux sociaux pour trouver de nouveaux clients potentiels ayant des profils similaires. Quelle approche de modélisation est la plus appropriée pour identifier des segments de clientèle distincts à cibler sur les réseaux sociaux ?

Le clustering (regroupement) est la méthode la plus appropriée car il s'agit d'une technique d'apprentissage non supervisé qui excelle dans l'identification de structures ou de segments intrinsèques au sein de données sans étiquettes prédéfinies. Dans ce scénario, l'objectif est de découvrir des groupes de clients distincts (segments) basés sur leurs profils et comportements, ce qui correspond parfaitement à l'objectif du clustering. Une fois les segments identifiés, des profils similaires peuvent être recherchés sur les réseaux sociaux. La régression est utilisée pour prédire une valeur numérique continue. Les systèmes de recommandation sont conçus pour suggérer des éléments à des utilisateurs individuels, pas pour segmenter une population. Les classifieurs d'arbres de décision sont des méthodes d'apprentissage supervisé qui nécessitent des étiquettes de classe préexistantes pour entraîner le modèle, ce qui n'est pas le cas ici puisque l'objectif est de découvrir les segments.