Agilité
La flexibilité d’explorer de nouveaux angles en post-analyse, pour révéler des insights complémentaires et affiner vos décisions.
DataBoost AI
Notre objectif
Compléter les approches existantes pour donner une meilleure robustesse statistique aux sous-segments, sans remplacer le terrain mais en l’amplifiant.
Comment ça fonctionne ?
01
L’idée clé
Transformer de petits sous-échantillons en bases robustes grâce à des leviers statistiques.
02
Les mécanismes
Corrélations entre colonnes : le modèle apprend la structure jointe entre les variables de l’étude
Corrélations entre lignes : le modèle est entrainé à générer des lignes de données cohérentes au niveau individuel
Imputation conditionnée au segment : le modèle apprend la logique du jeux de données complet pour enrichir le petit sous-segment
03
Le raisonnement statistique
Plus un échantillon est grand, plus ses estimations se rapprochent de la réalité (loi des grands nombres). Les travaux du statisticien Emmanuel Candès (Stanford) démontrent que, même avec des échantillons partiellement corrélés, un échantillon plus large a presque toujours plus de chances d’être plus précis qu’un petit. DataBoostAI applique ce principe : il génère des répondants synthétiques cohérents, ce qui augmente la taille effective des sous-segments.
Cette taille effective est mesurée par l’Effective Sample Size (ESS) : en moyenne, DataBoostAI multiplie l’ESS par 3.
Concrètement, un sous-segment de 80 répondants peut être boosté jusqu’à l’équivalent de 240 répondants fiables, sans terrain supplémentaire.
Un projet en tête ?
N’hésitez pas à nous le partager
Besoin de précisions ?
Si vous préférez, nous pouvons en parler.
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Nos case studies
DataBoostAI
Électorales
Ouvre la possibilité d’analyser des groupes sociologiques sous-représentés, tout en corrigeant les incohérences des petits échantillons.
Partagez votre brief
Si vous n’en avez pas, nous pouvons le construire ensemble.
Un bon brief comprend votre problème, votre public cible, les thèmes que vous souhaitez étudier et d’autres éléments clés.
Précision et confiance en toute agilité
Robustesse
Des résultats fiables, y compris sur de très petits sous-segments, pour garantir la solidité de vos analyses.
Transparence
Un protocole validé, des résultats mesurés et un contrôle humain systématique pour une totale clarté.
Précision
Une réduction des marges d’erreur et une meilleure stabilité des conclusions pour fiabiliser vos décisions.
Un véritable game changer pour explorer les petites marques et dynamiser notre portefeuille.
Frank Brezout
Global Consumer & Market Insights Director de la marque L’Oréal
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