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Cécile LUANGPHAKDY

Université PARIS – DAUPHINE

Mr. DIDAY

Mai 2006

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Introduction

Le data mining, discipline jeune mais prometteuse, consiste à extraire et à analyser, par

des méthodes statistiques, un large volume de données puisées dans une base de données

ou un data warehouse.

L’étude data mining que nous allons réaliser porte sur les produits de maquillage allant

du plus classique et bon marché au plus couteux et luxueux. Nous avons construit notre

propre base de données en nous aidant des informations qui proviennent d’un site

consacré aux produits de beauté. Ces derniers sont notés par différents utilisateurs. Les

objectifs de cette étude sont de faire ressortir le profil type des utilisatrices des marques

de produits de maquillage les plus appréciées et de trouver les relations pertinentes avec

les produits qui composent ces marques.

Présentation du data mining et du logiciel Sodas

Le data mining

Depuis l’arrivée des systèmes d’information, les sociétés ont pris conscience de

l’importance du média informatique. Dans un premier temps, les systèmes informatiques

ont permis de remplacer le papier pour stocker l’information. Puis, les données ont été

organisées et structurées sous forme de base de données afin de pouvoir les consulter plus

facilement, d’effectuer des tris, de les lier entre elles et plus récemment de les mettre à

disposition du monde entier.

Les bases de données constituaient déjà une révolution en elle-même puisque toute

information faisait alors partie d’un objet. Les tris à plat, moyenne, projection et autres

statistiques devenaient très utiles pour mieux comprendre la signification des bases de

données. Celles-ci ont d’ailleurs commencé à attirer l’attention des entreprises

commerciales qui prenaient conscience de la valeur des informations dont elles

disposaient. Ainsi naquirent les mailings listes, les bases de clients, les profils internautes

qui devenaient alors de pures valeurs marchandes.

Mais ce n’est que récemment que le data mining est apparu, chose somme toute logique

puisqu’il s’inscrit naturellement dans l’évolution des systèmes d’information.

L’idée est simple : on part du principe que les bases de données renferment des richesses

d’information sous estimées jusqu’alors.

Le principe est lui novateur : il s’appuie sur les dimensions de concepts et d’individus.

On résume les données de base à l’aide de concepts sous-jacents qui sont décrites sous

formes de données symboliques. Les individus, qui sont quant à eux des entités séparées

au départ de l’analyse.

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L'intensification de la concurrence et de la volatilité de la clientèle doublée du

développement des systèmes d'informations ont permis l'émergence du Data Mining dans

les entreprises.

En effet, le développement des Data Warehouse a entraîné un accroissement de

l'information disponible, le Data Mining intervient alors pour faire parler les données.

Les associations, tendances ou connaissances obtenues par ce processus peuvent se

révéler déterminantes pour la fidélisation de la clientèle, le Data Mining joue donc un

rôle majeur dans la gestion de la relation client.

Le logiciel SODAS

SODAS est l’outil de data mining que nous utiliserons dans notre étude. Ce logiciel a été

conçu pour l’analyse de données symboliques et l’extraction de connaissances à partir

d’une base de données.

SODAS est le fruit d’une collaboration européenne entre des établissements éducatifs et

quelques sociétés commerciales.

Même s’il offre des richesses analytiques d’un niveau équivalent, SODAS n’est pas un

logiciel de statistiques classiques dans la mesure où il manipule des données de type

complexe et permet de les représenter graphiquement. De plus, il est destiné à des

utilisateurs « métier », sans compétences statistiques ou informatiques, ce qui permet de

se concentrer sur ce qui est recherché et non sur la manière d’y parvenir.

Cependant, il ne se contente pas de données des méthodes trop simples et pré formatées :

il laisse à l’utilisateur la possibilité de paramétrer chacune d’elles afin d’obtenir des

résultats plus précis.

L’idée de SODAS est la suivante : à partir d'une base de données, construire un tableau

de données symboliques, parfois muni de règles et de taxonomies, dans le but de décrire

des concepts résumant un vaste ensemble de données, analyser ensuite ce tableau pour en

extraire des connaissances par des méthodes d'analyse de données symboliques.

En plus d’être libre, SODAS a le mérite d’être un logiciel polyvalent, permettant de faire

aussi bien de l’analyse symbolique et statistique que de classer les données par hiérarchie

ou encore par arbre de décision.

Dans le cadre de notre étude, SODAS nous permettra d’extraire les données d’une base

ACCESS.

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Les différentes étapes que nous suivrons pour mener à bien notre étude sont les

suivantes :

1) Construction de la base de données

2) Rattacher les entités à un concept et définir les taxonomies

3) Construire les tableaux nécessaires à DB2SO à partir de requêtes

4) Importer les données dans DB2SO pour les transformer en tableaux symboliques

5) Exécuter les méthodes SODAS et interpréter les résultats pour chacune d’elles

Construction de notre base de données

Nous avons recueilli nos données sur le site suivant : www.beaute-test.com

Ce site est entièrement dédié aux consommatrices de produits de beauté qui sont

passionnées des cosmétiques et qui veulent partager leur avis sur les différents produits

de beauté. Nous avons trouvé ce site très intéressant pour implémenter notre base de

données car il contient des notations des produits de différentes marques de vraies

utilisatrices, ce qui ne peut qu’être une base solide pour notre étude sur les produits de

maquillage.

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En effet, les produits de beauté sont évalués comme suit :

Dans cet exemple, il y a 287 produits différents de la catégorie Mascara. Il y figure pour

chaque produit, sa marque, son prix, sa contenance et sa notation globale. Cependant,

pour des raisons d’homogénéisation des données, nous n’avons pas pu traiter la variable

Contenance car pour certains produits son unité est en gramme et pour d’autres elle est

en ml et contenu des différentes densités des produits, il ne nous a pas été possible de

faire la conversion.

Pour chaque notation globale, nous avons également le détail des notations selon les

critères suivants:

Ainsi, nous avons également des données sur les utilisatrices.

Nous avons donc implémenté notre base de données Access à partir des informations

trouvées sur ce site.

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Voici le schéma relationnel de notre base de données :

Variables, requêtes et connexion à la base de données

Individus, variables de description et concepts

Nous avons décidé d’analyser deux types d’individus : les produits et les utilisateurs

ayant noté ces produits.

Les variables de description sont les suivantes :

- le prix du produit

- le nombre de commentaires (ou d’avis) qui a été fourni pour un produit donné

- la fin de commercialisation du produit (1 si le produit n’est plus sur le marché)

- la catégorie du produit

- la notation sur l’efficacité du produit (2 types de variables de description)

- la notation sur la présentation du produit (2 types de variables de description)

- la notation sur la tenue du produit (2 types de variables de description)

- la notation sur le rapport qualité/prix du produit (2 types de variables de

description)

- le type de peau de l’utilisatrice

- la déshydratation de l’utilisatrice

- l’âge de l’utilisatrice

- le type de cheveux de l’utilisatrice

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Nous nous expliquons pour les 2 types de variables de description : En effet, concernant

les notations, nous la variable quantitative par exemple une notation sur la tenue de 4, et

la variable intervalle correspondante qui est : 4-4.5.

Les concepts sont les marques des différents produits. Sur le site, nous avons recueilli

169 marques différentes, mais pour faire une analyse pertinente, ce nombre est trop élevé.

Nous avons donc décidé de faire des requêtes restreignant le nombre de concepts à

analyser. Ce nombre s’est ramené à 40. Cependant, dans notre analyse, nous n’avons

considéré que 15 concepts, à savoir les 8 marques les mieux notées et les 7 autres

marques les moins notées.

Marques les mieux notées Marques les moins bien notées notées

Lise Watier Yours

Mac Sisley

Guerlain Agnès b.

BeneFit Yves Rocher

Nina Ricci Daniel Jouvance

Chanel Nivea

Couleur Caramel Gemey-Maybelline

La Roche Posay

Création des requêtes

Avant la création de la requête Info_Produit qui sera importée dans SODAS, nous avons

crée plusieurs requêtes intermédiaires pour préparer les données afin qu’elles soient

exploitables.

Requête 1 Nom de la requête Req liste produits avec plus de 4 avis

Formulation SQL

SELECT T_Produit.idProduit, T_Produit.nbAvis,

T_Produit.idMarque

FROM T_Produit

WHERE (((T_Produit.nbAvis)>=5));

Justification de la

requête

Cette requête liste tous les produits de la base qui ont plus de 4 avis.

La base de données comporte 2 105 individus, soit 2 105 produits.

Cependant, cette requête permet de ramener le nombre potentiel de

produits sur lesquels nous allons travailler, à 1 245 produits, car

nous avons exclu les produits qui n’avaient pas plus de 4 avis. En

effet, nous préférons étudier sur les produits qui ont été notés au

moins 5 fois, pour une question de significativité.

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Requête 2

Nom de la requête Req Marque avec au moins 5 produits de plus de 4 avis

Formulation SQL

SELECT T_Marque.idMarque, T_Marque.libMarque, Count([Req

liste produits avec plus de 4 avis].idProduit) AS NbProd

FROM T_Marque INNER JOIN [Req liste produits avec plus de 4

avis] ON T_Marque.idMarque = [Req liste produits avec plus de 4

avis].idMarque

GROUP BY T_Marque.idMarque, T_Marque.libMarque

HAVING (((Count([Req liste produits avec plus de 4

avis].idProduit))>=5));

Justification de la

requête

Cette requête liste les marques de la base ayant au moins 12 produits

qui ont été notés plus de 4 fois.

La base de données comporte 169 marques, et la requête n’en

retient que 40 sur lesquelles nous ferons notre étude.

Requête 3 Nom de la requête Req Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4 avis

Formulation SQL

SELECT T_Produit.idProduit, Avg(T_Notation.rapport) AS MoyRap,

Avg(T_Notation.presentation) AS MoyPres, Avg(T_Notation.tenue)

AS MoyTenue, Avg(T_Notation.efficacite) AS MoyEff

FROM T_Categorie INNER JOIN (((T_Marque INNER JOIN

(T_Produit INNER JOIN [Req liste produits avec plus de 4 avis] ON

T_Produit.idProduit = [Req liste produits avec plus de 4

avis].idProduit) ON (T_Marque.idMarque = T_Produit.idMarque)

AND (T_Marque.idMarque = [Req liste produits avec plus de 4

avis].idMarque)) INNER JOIN [Req Marque avec au moins 5

produits de plus de 4 avis] ON T_Marque.idMarque = [Req Marque

avec au moins 5 produits de plus de 4 avis].idMarque) INNER JOIN

T_Notation ON T_Produit.idProduit = T_Notation.idproduit) ON

T_Categorie.idCategorie = T_Produit.idCategorie

GROUP BY T_Produit.idProduit;

Justification de la

requête

Cette requête calcule les moyennes pour chaque type de notation

(Rapport qualité/prix, Présentation, Tenue et Efficacité) pour

chacun des 1 144 produits ayant plus de 4 avis et dont la marque

comporte au moins 5 produits.

Requête 4

Nom de la requête Req Moyenne totale prod + de 4 avis et marque + de 4 prod

Formulation SQL

SELECT [Req Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4

avis].idProduit, ([MoyRap]+[MoyPres]+[MoyTenue]+[MoyEff])/4

AS MoyTotale FROM [Req Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4 avis];

Justification de la

requête

Cette requête permet d’avoir la moyenne totale des produits ayant

plus de 4 avis et dont la marque comporte au moins 5 produits.

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Requête 5 Nom de la requête Info_Produit

Formulation SQL

SELECT [Req Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4

avis].idProduit, T_Marque.libMarque, T_Categorie.libCategorie,

T_Produit.finCommercialisation,

IIf([finCommercialisation]='true',1,0) AS finCom, T_Produit.nbAvis,

T_Produit.prix, T_Tranche_Prix.tranchePrix, [Req Moyenne des

notes pour un produit avec plus de 4 avis].MoyEff,

T_Tranche_note_Efficacite.trancheNoteEfficacite, [Req Moyenne

des notes pour un produit avec plus de 4 avis].MoyPres,

T_Tranche_note_Presentation.trancheNotePresentation, [Req

Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4 avis].MoyRap,

T_Tranche_note_Rapport.trancheNoteRapport, [Req Moyenne des

notes pour un produit avec plus de 4 avis].MoyTenue,

T_Tranche_note_Tenue.trancheNoteTenue, [Req Moyenne totale

prod + de 4 avis et marque + de 4 prod].MoyTotale,

T_Tranche_note_Totale.trancheNoteTotale

FROM T_Tranche_Prix, T_Tranche_note_Efficacite,

T_Tranche_note_Presentation, T_Tranche_note_Rapport,

T_Tranche_note_Tenue, T_Tranche_note_Totale, T_Categorie

INNER JOIN (T_Marque INNER JOIN (([Req Moyenne des notes

pour un produit avec plus de 4 avis] INNER JOIN T_Produit ON

[Req Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4

avis].idProduit = T_Produit.idProduit) INNER JOIN [Req Moyenne

totale prod + de 4 avis et marque + de 4 prod] ON

T_Produit.idProduit = [Req Moyenne totale prod + de 4 avis et

marque + de 11 prod].idProduit) ON T_Marque.idMarque =

T_Produit.idMarque) ON T_Categorie.idCategorie =

T_Produit.idCategorie

WHERE (((T_Produit.prix) Between [T_Tranche_Prix]![prixMin]

And [T_Tranche_Prix]![prixMax]) AND (([Req Moyenne des notes

pour un produit avec plus de 4 avis].MoyEff) Between

[T_Tranche_note_Efficacite]![noteMinEfficacite] And

[T_Tranche_note_Efficacite]![noteMaxEfficacite]) AND (([Req

Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4 avis].MoyPres)

Between [T_Tranche_note_Presentation]![noteMinPresentation] And

[T_Tranche_note_Presentation]![noteMaxPresentation]) AND

(([Req Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4

avis].MoyRap) Between

[T_Tranche_note_Rapport]![noteMinRapport] And

[T_Tranche_note_Rapport]![noteMaxRapport]) AND (([Req

Moyenne des notes pour un produit avec plus de 4 avis].MoyTenue)

Between [T_Tranche_note_Tenue]![noteMinTenue] And

[T_Tranche_note_Tenue]![noteMaxTenue]) AND (([Req Moyenne

totale prod + de 4 avis et marque + de 4 prod].MoyTotale) Between

[T_Tranche_note_Totale]![noteMinTotale] And

[T_Tranche_note_Totale]![noteMaxTotale]));

Justification de la

requête

Cette requête renvoie les individus de premier ordre, à savoir dans

notre étude, les produits et la majorité des variables de description

d’un produit.

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Requête 6 Nom de la requête Info_Marque

Formulation SQL

SELECT T_Marque.libMarque, T_Region.libRegion,

Avg(Info_Produit.prix) AS PrixMoyen,

Count(Info_Produit.idProduit) AS NbProdDifferents,

Sum(Info_Produit.finCom) AS NbProdFinCom,

Sum(Info_Produit.nbAvis) AS NbAvisTot, Avg(Info_Produit.MoyEff)

AS MoyEffMarque, Avg(Info_Produit.MoyPres) AS

MoyPresMarque, Avg(Info_Produit.MoyRap) AS MoyRapMarque,

Avg(Info_Produit.MoyTenue) AS MoyTenueMarque,

Avg(Info_Produit.MoyTotale) AS MoyTotaleMarque

FROM (T_Pays INNER JOIN T_Region ON T_Pays.idPays =

T_Region.idPays) INNER JOIN (T_Marque INNER JOIN

Info_Produit ON T_Marque.libMarque = Info_Produit.libMarque)

ON T_Region.idRegion = T_Marque.idRegion

GROUP BY T_Marque.libMarque, T_Region.libRegion

HAVING (((Count(Info_Produit.idProduit))>=12));

Justification de la

requête

Cette requête renvoie les concepts (marque des produits), les

variables de classe et les variables de description :

libRegion

PrixMoyen

NbProdDifferents

NbProdFinCom

NbAvisTot

MoyEffMarque

MoyPresMarque

MoyRapMarque

MoyTenueMarque

MoyTotaleMarque

Requête 6

Nom de la requête Taxo_Lieu

Formulation SQL

SELECT T_Region.libRegion, T_Pays.libPays,

T_Continent.libContinent

FROM T_Continent INNER JOIN (T_Pays INNER JOIN T_Region

ON T_Pays.idPays = T_Region.idPays) ON T_Continent.idContinent

= T_Pays.idContinent;

Justification de la

requête

Cette requête permet d’établir un lien entre la région, le pays et le

continent d’une marque.

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Connexion à la base de données

Pour utiliser la base de données Access à partir de SODAS, il faut créer une connexion

ODBC.

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Sur SODAS, j’extrais les individus sur lesquels je veux travailler.

Avec la dernière version de SODAS, il n’est pas nécessaire d’écrire la requête, il suffit de

cliquer sur la requête faite au préalable sur Access. Si nous voulons l’écrire, cela donne :

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SODAS a bien importé les 16 variables de descriptions dont 8 sont qualitatives et 8 sont

quantitatives. Les assertions (concepts) sont au nombre de 26, ce qui correspond bien aux

26 marques que nous avions obtenues des requêtes établies auparavant :

Nous incorporons à présent les concepts de la façon suivante :

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Ici aussi, SODAS a reconnu d’après les requêtes les 9 variables de classes obtenues grâce

au « add single »; ce sont les variables uniques décrivant les concepts.

Nous passons aux taxonomies qui auraient été utiles dans notre analyse si les concepts

avaient été les catégories de produits par exemple.

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La taxonomie de la variable libRegion est crée. SODAS indique qu’il y a 16 régions

différentes pour l’ensemble des concepts.

Ainsi, SODAS a bien importé toutes les variables de descriptions et de classes dans la matrice

de données symboliques. Nous les présentons dans le tableau suivant :

Variables Description des individus Variables Single

MultiNominale Intervalle Qualitative Quantitative libCategorie

finCommercialisation

tranchePrix

trancheNoteEfficacite

trancheNotePresentation

trancheNoteRapport

trancheNoteTenue

trancheNoteTotale

finCom

nbAvis

prix

MoyEff

MoyPres

MoyRap

MoyTenue

MoyTotale

libRegion PrixMoyen

NbProdDifferents

NbProdFinCom

NbAvisTot

MoyEffMarque

MoyPresMarque

MoyRapMarque

MoyTenueMarque

MoyTotaleMarque

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Vue sur les Objets Symboliques : Analyses statistiques descriptives des variables

APPROCHE STATISTIQUE CLASSIQUE

Nous allons explorer les données par une approche statistique classique des variables,

afin de nous faire une idée très globale des profils des marques les plus appréciées et les

moins appréciées. Il faut noter que les notes étant notées sur une échelle de 0 à 5, il nous

faut sélectionner des tranches de notes assez précises. Tout d’abord, nous allons étudier

les 6 marques pour lesquelles la moyenne totale est comprise entre 4 et 4.2 :

Tableau A

Ensuite nous verrons les marques pour lesquelles la moyenne totale est comprise entre

3.4 et 3.5 :

Tableau B

Lieu de création de la marque

Cette variable n’est pas exploitable pour a cette étape de notre étude. Les marques

les moins bien notées sont d’origine française et celles les mieux notées viennent de

France, du Canada et des États-Unis. Cependant, nous préférons avancer dans notre

analyse pour explorer davantage cette variable.

Prix moyen des produits de la marque

Le prix moyen étant de 23.7 euros pour les produits des marques bien notées, et de 14.6

euros pour ceux des marques les moins bien notées, nous pouvons supposer que le prix a

une corrélation positive, mais cela reste a étudier (nous le verrons avec d’autres méthodes

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statistiques de SODAS) car l’écart-type est assez élevé pour les deux ensembles de

marques (cependant la dispersion est plus grande dans l’ensemble des marques moins

bien notées :11.4 vs 8.7). A cette étape, nous pouvons penser que les bonnes notes de

certaines marques pourraient justifier leur prix assez élevé, mais ce n’est pas pour

autant que l’on pourrait dire qu’une marque chère a forcément une bonne notation.

Nombre total de produits et nombre de produits en fin de commercialisation

Pour l’ensemble des 8 marques de produits dont la moyenne totale est comprise entre 4 et

4.2 (meilleure notation), il n’y a que 10 produits qui ne sont plus commercialisés (sur un

total 168 produits référencés), alors que pour l’ensemble des marques dont la moyenne

totale est comprise entre 3.4 et 3.5 (notation la moins bonne), nous avons 86 produits qui

ne sont plus commercialisés (sur un total de 362 produits référencés), dont un peu plus de

la moitié des produits sont de marque Yves Rocher.

Autrement dit, l’ensemble des 8 marques dont la moyenne totale est comprise entre 4 et

4.2 a 6% de produits qui ne sont plus commercialisés, et l’ensemble des 7 marques dont

la moyenne totale est comprise entre 3.4 et 3.5 a 24% de produits qui ne sont plus

commercialisés. Nous pourrions dégager de ces statistiques qu’il existe une corrélation

négative assez significative du pourcentage de produits qui ne sont plus

commercialisés et de l’appréciation de ceux-ci.

En effet, nous pourrions l’interpréter comme tel : « Si un produit n’est pas apprécié des

consommateurs, alors sa période de vie dans le commerce ne sera pas longue ».

Nombre d’avis

Le nombre d’avis n’est pas un facteur corrélé avec la note totale. En effet, nous pourrions

croire que plus il y a d’avis sur un produit, plus celui-ci aurait tendance à être mieux noté,

mais ce n’est pas le cas. Par ailleurs nous ne pouvons pas parler de nombre moyen d’avis

par marque car l’écart-type est élevé, ce qui montre une importante dispersion des

individus par rapport à la moyenne. Ainsi, le nombre d’avis ne semble pas jouer pas

dans la détermination d’une note.

LA METHODE VIEW (Symbolic Objects Viewer)

Cette méthode permet d’afficher à partir d’un tableau à deux dimensions, tous les objets

symboliques qui ont été chargés dans le fichier de SODAS. Cette méthode est pratique à

utiliser car elle offre différentes vues sur les données, telles que les graphiques en 2D et

3D de chaque objet présent dans le tableau : c’est le principe de l’étoile zoom.

L'étoile zoom est une représentation graphique qui permet de visualiser des données

statistiques complexes appelées objets symboliques. L'étoile zoom fournit différents

niveaux de détail de manière interactive, notamment grâce à une représentation en 2D et

3D.

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Un objet symbolique est généralement le résultat d'une agrégation d'individus multivariés

si bien que chaque objet symbolique figure dans une classe d'individus. Dès lors, il est

représenté par un ensemble de variables dont les valeurs peuvent être soit comprises dans

un intervalle (pour une variable quantitative), soit pondérées (pour une variable

qualitative). Le but du travail est de représenter graphiquement de tels objets.

La visualisation en étoile zoom est basée sur des axes radiaires, où chaque axe représente

une variable. Chaque étoile représente un objet symbolique. Le but de la représentation

est de fournir une image synthétique de l'objet, un profil, et de comparer des profils entre

eux.

Analyse de la marque Lise Watier

Figure 1 Figure 2

A l’aide de ces deux représentations graphiques, nous avons une vue globale des

données, et nous pouvons aussi nous intéresser sur des variables en affichant plus

finement ces données afin d’améliorer l’analyse de notre étude. Dans un premier temps,

nous allons analyser le profil de la marque Lise Watier qui a la meilleure notation

globale. Nous allons analyser les graphiques, puis nous ferons de même pour les autres

marques, mais nous n’afficherons pas tous les graphiques correspondant pour ne pas

encombrer le rapport afin de se focaliser sur l’analyse.

NB : Il faut noter que les informations que nous analysons sont celles obtenues lors de

l’importation des requêtes sur SODAS, nous basons donc notre analyse sur des données

significatives. Par exemple, une marque peut produire des produits de beaucoup de

catégories, mais dans notre base, nous retenons que celles qui sont significatives. Il se

peut donc que le nombre de catégories de cette marque diminue car toutes les catégories

ne figureront pas dans l’étude.

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D’après la Figure 1, les produits de Lise Watier se répartissent sur 5 catégories de

produits : Fards à paupières, Correcteurs/Cernes, Bases de teint, Poudres et Fards à

joues (Figure 5).

NB : La Figure 2 permet une vue globale des données, et il est plus exploitable de

regarder chaque axe d’analyse pour voir les mesures précises.

En ce qui concerne les notes sur la présentation, nous voyons sur la Figure 1 que la

majorité des produits de Lise Watier font partie de la tranche 4.5-5 au niveau notation de

la présentation. Plus précisément (Figure 3), 80% de ces produits font partie de la tranche

4.5-5 concernant la présentation.

40% de ces produits appartiennent à la tranche 4-4.5 sur la notation de l’efficacité

(Figure 4), 40% à la tranche 3.5-4 sur la notation rapport qualité/prix (Figure 7) et 40% à

la tranche 4.5-5 sur la notation de la tenue (Figure 10). Les notes qui ont

significativement contribué de façon positive à la notation finale sur la marque Lise

Watier, sont les notations de présentation et de tenue.

100% des produits de Lise Watier ont un prix appartenant à la tranche 16-30 €

(Figure 9). D’après le Tableau A des statistiques, la moyenne des prix des produits est de

27 €.

Figure 3 Figure 4

Figure 5 Figure 6

Figure 7 Figure 8

Figure 9 Figure 10

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Analyse de la marque Mac

La plupart des produits de la marque Mac recouvre toutes les catégories de produits,

excepté les suivantes : Sourcils, Correcteurs/Cernes, Bases de teint et Ongles. Les

produits sont globalement repartis de façon uniforme dans chacune des catégories.

Avec une note moyenne de 3.8 sur l’efficacité, 40% des produits appartiennent à la

tranche 2-3 et près de 33% à la tranche 4.5-5 concernant l’efficacité.

60% des produits appartiennent à la tranche 4-4.5 concernant la notation sur le rapport

qualité/prix.

De même, 60% des produits ont des notations appartenant à la tranche 4-4.5 et 22% à la

tranche 4.5-5 concernant la tenue.

Près de 83% des produits ont des notations appartenant à la tranche 4-5 concernant la

présentation.

La majorité des produits de Mac sont bien notés sur la tenue, le rapport qualité/prix

et la présentation.

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En effet, nous remarquons que la moitié des produits coûte entre 16 et 30 €, et l’autre

moitié entre 10 et 16 €. Cette dernière information justifie surement la part contributive

de la notation du rapport qualité/prix parmi les produits de Mac.

Analyse de la marque Guerlain

Guerlain recouvre toutes les catégories de produits excepte la catégorie Ongles, mais la

plupart des produits concerne les fards a paupières, les fonds de teint, les poudres et

les lèvres.

Le prix moyen des produits appartenant à la marque Guerlain est de 41 € sachant que le

prix minimum d’un produit est de 14.4 € et le prix maximum est de 445.1 €. Vu qu’il ya

un écart élevé entre les prix des produits de Guerlain, il vaut mieux analyser les tranches

des prix :

La marque Guerlain comporte plusieurs tranches de prix, mais reste une marque

avec des prix plutôt très élevés. Seulement 9% des produits coutent entre 10 à 16 €,

51% de 16 à 30 € et 29% de 30 à 45 €.

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La majorité des produits (43%) sont notés dans la tranche 3.5-4 concernant le rapport

qualité/prix. 34% des produits appartiennent à la tranche 2-3.5 et seulement 9%

appartiennent à la tranche 4.5-5.

Nous en déduisons que ce qui contribue à l’appréciation des produits de Guerlain

n’est pas la notation du rapport qualité/prix.

Nous constatons que les notations sur l’efficacité se répartissent sur plusieurs tranches de

façon plus ou moins égales. Les avis sur l’efficacité des produits de Guerlain sont donc

partagés.

Concernant la tenue, 66% des produits de Guerlain sont notés dans la tranche 4-5, ce qui

est beaucoup, vu que seulement 9% des produits sont notés dans la tranche 2-3.5.

En ce qui concerne la présentation du produit, 71% de produits sont notés dans la

tranche 4.5-5, ce qui est très élevé, d’autant que 17% des produits sont dans la tranche

4-4.5 pour la présentation.

Nous remarquons donc que les produits de Guerlain sont appréciés pour leur tenue et leur

présentation même s’ils ont pour la plupart, des prix très élevés.

Analyse de la marque BeneFit

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Les produits de la marque BeneFit sont regroupés en 8 catégories : Mascaras, Fards à

paupières, Crayons yeux, Sourcils, Correcteurs/Cernes, Bases de teint, Poudres et Fards

a joues. La plupart de ces produits appartiennent aux catégories suivantes : Bases de teint

et Poudres.

91% de ces produits coutent dans la tranche de prix 16-30 E et 9% font partie de la

tranche 30-45 E. Nous en déduisons que BeneFit fait des produits assez chers et tous

de la même gamme de prix, la moyenne étant de 23.6 E.

Au niveau de la tenue, la majorité des produits de BeneFit est bien notée, avec 32%

dans la tranche 4.5-5 et seulement 9% dans la tranche 2-3.

Il en est de même pour l’efficacité, bien qu’il y ait plus de produits mal notés (18% dans

la tranche 2-3).

Par contre, au niveau de la présentation, pratiquement tous les produits sont très

bien notes ; seulement 5% sont dans la tranche 2-3.

Pour le rapport qualité/prix, les notes des produits ne sont pas excellentes, elles sont

juste bonnes pour 45% des produits, moyennes pour 32% et moins bien pour 18%.

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Analyse de la marque Nina Ricci

Les produits de la marque Nina Ricci ne sont regroupes qu’en 4 catégories : Mascaras,

Fonds de teint, Fards a joues et Lèvres.

De même que la marque BeneFit, Nina Ricci possède une gamme de prix assez élevés

et homogènes. En effet, 83% des produits sont dans la tranche 16-30 € et les 17 autres

sont dans la tranche 30-45 €, avec une moyenne générale pour la marque de 23.3 €.

Au niveau de la tenue et de l’efficacité, les produits de Nina Ricci sont tous bien notés.

Par contre, pour la présentation, 83% des produits sont très bien notes, mais il y en a

tout de même 17% qui sont mal notés.

Les avis sont partages concernant le rapport qualité/prix. 50% des produits de Nina

Ricci sont notes moyennement, 33% sont bien notes et 17% sont mal notes.

25

Analyse de la marque Chanel

La marque Chanel est la seule marque à cette étape, qui recouvre l’ensemble des

catégories de produits. Cependant, Les catégories qui regroupent le plus de produits de

cette marque sont les fards à paupières, les fonds de teint et la catégorie lèvres.

Cette marque possède plusieurs gammes de prix de produits car elle propose des

produits pas très chers, assez chers, chers et très chers. Cependant, la majorité des

produits ont des prix élevés.

La notation des produits de chanel est très partagée en ce qui concerne la tenue et

l’efficacité. Par contre la présentation des produits est très appréciée des

consommatrices : 75% des produits sont dans la tranche 4.5-5 et 11% dans la tranche 4-

4.5.

26

Cette dissimilarité de notes se fait ressentir au niveau de la notation du rapport

qualité/prix. En effet, il y a beaucoup de produits notes moyennement et 36% des

produits sont mal notes.

Analyse de la marque Couleur Caramel

La marque Couleur Caramel regroupe 8 catégories de produits qui comportent toutes

environ le même nombre de produits. Les catégories qui n’y figurent pas sont les

suivantes : Eye-liner, Sourcils, Fards à joues et Ongles.

Couleur Caramel est une marque qui offre beaucoup de produits peu chers (31% des

produits sont dans la tranche 5-10 €).

Pour la tenue, les produits de cette marque sont bien notes.

27

Par contre, l’avis sur l’efficacité est partagée : 23% des produits sont dans la tranche 2-

3 et 38% dans celle de 4.5-5.

Il en est de même pour la présentation : 15% des produits sont dans la tranche 2-3, 8%

dans celle de 3-3.5 et 38% dans celle de 4.5-5. Cependant, l’ensemble des produits

sont mieux notes en présentation qu’en efficacité.

L’avis est également partagée au niveau du rapport qualité/prix. Nous pourrions penser

que des consommatrices acceptent le produit car il n’est pas très cher, donc elles

n’exigent pas une qualité exceptionnelle du produit mais simplement une utilisation

correcte de celui-ci. D’autres pourraient trouver que le produit n’est pas bon, et cela

pourrait se justifier du fait qu’il ne coute pas cher et que la production du produit

n’a pas été élaborée avec beaucoup de qualité.

Analyse de la marque La Roche Posay

28

La marque La Roche Posay regroupe l’ensemble des catégories excepté les 3 suivantes :

Crayons yeux, Sourcils et Poudres. Les 9 catégories comportent également chacune

approximativement le même nombre de produits.

Cette marque propose une gamme de prix de produits pas très élevés. En effet, 62%

des produits sont dans la tranche 10-16 E et 15% sont dans celle 5-10 E.

Les avis sur la tenue, l’efficacité et la présentation sont assez partages.

Par contre la notation de l’ensemble des produits est assez bonne dans l’ensemble,

avec 38% des produits notes dans la tranche 4-4.5 et aucune notation en dessous de

3.

Après avoir analyse chacune des marques positionnées dans le top 8 des marques bien

notées par les consommatrices, nous allons faire un tableau de synthèse pour avoir une

analyse pertinente sur quels critères les consommatrices se reposent-elles pour évaluer un

produit comme très bon.

Ce tableau permet d’extraire de l’information intéressante. En effet, nous remarquons

que le principal critère d’un produit pour être bien vu des consommatrices de

maquillage, est la présentation. D’après nos propres connaissances sur le marketing,

le marché du maquillage et de ces marques elle-même, nous savons que l’emballage

et le design d’un produit est très important pour la vente de celui-ci. Les marques a

forte notoriété telles que Guerlain, Nina Ricci ou encore Chanel misent beaucoup sur le design du produit car cela représente avant tout la notoriété de la marque.

Evidemment, il n’y a pas que la présentation qui compte ; nous constatons qu’un autre

critère important est la tenue du maquillage. Encore une fois, d’après nos

connaissances sur ce marche, nous savons qu’il ya de plus en plus de produits de

maquillage qui ont une longue tenue. Prenons l’exemple des publicités qui indiquent

qu’un fonds de teint X dure du matin jusqu’au soir, pour convaincre les femmes de la

bonne durée de tenue du produit.

D’après le tableau de synthèse, nous avons regroupe les marques en deux groupes : En

rose figurent les marques qui offrent des produits chers et sont des marques a forte

notoriété, et en vert, figurent les marques qui sont bonnes et qui offrent des produits

d’une gamme de prix pas très chers ou abordables par la majorité des consommatrices.

29

Pour les marques en rose et dont les produits sont très chers, la présentation est très

bien notée, mais le rapport qualité/prix défavorise la notation totale des produits.

Les consommatrices sont donc conscientes que les produits sont chers et qu’il y a parfois

de l’abus car la qualité des produits est bonne mais pas très excellente.

Pour les marques en vert, les consommatrices sont moins exigeantes et sont plutôt

satisfaites de l’efficacité et de la tenue des produits, surement car ils ne sont pas chers

et qu’elles en ont pour le prix qu’elles ont paye.

Passons à présent aux 7 marques les moins bien notés par nos consommatrices. Nous

allons procède de même que pour les marques du top 8, avec un tableau de synthèse dont

le but sera de voir pourquoi les produits de ces marques sont moins bien notés.

Avant de commencer, nous remarquons que toutes les marques excepte Sisley, sont

des marques qui offrent des produits de très bon marche. En effet, les produits des

marques du top 8 qui ne sont pas très chers ont un prix plus élevés que les produits des

marques les moins bien notes (voir le prix moyen des produits des Tableaux A et B).

Analyse de la marque Yours

30

La marque Yours regroupe 6 catégories de produits.

75% des produits de cette marque sont à très bas prix.

Au niveau de la tenue, de la présentation, du rapport qualité/prix et de l’efficacité,

les avis sur les produits sont partages. Il y a presqu’autant de produits mal notes

que notes assez bons, voir bien notes (concernant la présentation).

Analyse de la marque Sisley

31

La marque Sisley regroupe 8 catégories de produits ou le fonds de teint celle qui regroupe

le plus de produits (36% des produits de Sisley sont des fonds de teint).

Sisley est l’exception de ce groupe de marques moins bien notées. En effet, c’est une

marque luxueuse dont les produits sont très chers : 36% dans la tranche 45-80 E. Elle

offre aussi une gamme de prix de produits dans la tranche 16-30 E (36%), ce qui est assez

cher également.

Il y a beaucoup de produits qui sont mal notes au niveau de la tenue et de

l’efficacité, même si un nombre non négligeable est tout de même bien note.

Les avis sont très partages au niveau de la présentation des produits de cette

marque.

Concernant le rapport qualité/prix, 72% des produits sont très mal notes, ce qui

pourrait se justifier par le prix très élevé de la plupart des produits, surtout

lorsqu’il n’y a pas unanimité des avis sur l’efficacité et la tenue.

Analyse de la marque Agnès b.

32

104 produits différents sont de marque Agnès b. et sont regroupes en 8 catégories. La

majorité des produits est regroupée dans les catégories suivantes : Mascaras, Fards à

paupières, Bases de teint, Fonds de teint, Lèvres et Ongles.

Agnès b. possède plusieurs gammes de prix de produits mais la dominante est une

gamme de prix peu élevés.

L’ensemble des produits est mal note sur le plan de la tenue et de l’efficacité.

Par contre, concernant la présentation, les produits sont plutôt bien notes.

Les avis sont très moyens voir mauvais sur le rapport qualité/prix. Ceci peut se

justifier que la tenue et l’efficacité n’est pas très appréciée qu’il y a tout de même des

produits un peu chers.

Analyse de la marque Yves Rocher

33

La marque Yves rocher recouvre l’ensemble des 12 catégories, a proportions plus ou

moins égales. Nous remarquons tout de même parmi les 94 produits de cette marque, que

la majorité se regroupe dans les catégories suivantes : Mascaras, Fards à paupières,

Fonds de teint, Lèvres et Ongles.

Yves Rocher est une des marques qui offre une gamme de prix très basse. C’est une

marque bon marché dont les produits sont mieux notes en termes de présentation

qu’en termes de tenue et d’efficacité.

Analyse de la marque Daniel Jouvance

34

La marque Daniel Jouvance ne regroupe que 3 catégories de produits : Mascaras, Fonds

de teint et Lèvres.

Daniel Jouvance propose autant de produits bons marches que des produits chers.

De même, il y a autant de produits mal notes que bien notes au niveau de l’efficacité.

Les avis sont partages sur le plan de la tenue ainsi que sur la présentation.

Analyse de la marque Nivea

35

La marque Nivea regroupe 11 catégories de produits. Parmi les 50 produits de Nivea, la

majorité appartient aux catégories suivantes : Mascaras, Fards à paupières, Fonds de

teint, Lèvres et Ongles.

Nivea est n’offre que des produits a bas prix. Les produits sont globalement mal

notes sur la tenue, et un peu mieux sur l’efficacité et la présentation.

Les avis sur le rapport qualité/prix sont moyens.

Analyse de la marque Gemey-Maybelline

36

La marque parisienne et américaine Gemey-Maybelline regroupe quant à elle 11

catégories, mais la majorité des 90 produits sont regroupés dans les catégories suivantes :

Mascaras, Fards a paupières, Fonds de teint, Lèvres et Ongles.

Avec un prix moyen de ses produits de 7.7 E, Gemey-Maybelline est la marque qui

offre pratiquement des produits à bon marche (82% des produits sont dans la tranche

5-10 E).

Les notations sur la tenue sont moins bonnes que celles sur l’efficacité. En revanche, la

présentation de l’ensemble des produits est mieux notée.

Nous remarquons que les marques Yves Rocher, Nivea et Gemey-Maybelline

possèdent exactement les mêmes catégories qui comportent le plus de produits notés

par les consommatrices. Par ailleurs, les 3 catégories composant la marque Daniel

jouvance font aussi partie de ces catégories qui regroupent le plus de produits.

Nous allons faire un tableau de synthèse regroupant l’analyse des notations qui pourrait

expliquer pour quelles raisons les 7 marques pré étudiées sont les moins bien notées.

Ce deuxième tableau de synthèse confirme notre analyse faite sur les marques du top 8.

En effet, les 2 critères qui semblent être les plus importants pour l’ensemble des

consommatrices sont la présentation et la tenue du produit. Les produits des marques

du groupe vert (Yours, Nivea et Gemey-Maybelline) sont défavorisés surtout au

niveau de la tenue des produits et sont mieux notes au niveau de la présentation. Les

produits des marques du groupe rose sont favorises au niveau de la présentation et sont

défavorisés au niveau du rapport qualité/prix et un peu de la tenue.

Cependant, les grosses différences par rapport aux marques du top 8, c’est la

gamme de prix des produits et la tenue des produits. En effet, nous remarquons une

37

notation moins bonne au niveau de la tenue chez les produits des marques moins

chères.

Les consommatrices sont prêtes à acheter un produit, même s’il est hors de prix, du

moment que ce dernier soit très bien présenté et ait une tenue longue durée.

L’analyse que nous faisons jusqu’ici est bonne et cohérente et ne nous surprend pas. En

effet, nous savons que les grosses compagnies telles que Gemey-Maybelline, Yves

Rocher et Nivea ont une gamme de produits à prix pas très élevé globalement et misent

beaucoup en campagnes marketing pour fidéliser les consommatrices et attirer de

nouvelles cibles (concept de la nature chez Yves Rocher et des stars chez Gemey-

Maybelline).

Ce n’est pas pareil pour les marques de luxe du top 8 telles que Guerlain, Chanel et Nina

Ricci pour lesquelles les produits sont très bien notés, car ce sont des marques à forte

notoriété. Leur point fort se repose sur la présentation du produit car celle-ci représente

avant tout la marque prestigieuse.

Pour approfondir notre analyse, nous allons travailler avec d’autres méthodes de SODAS.

DSTAT (Elementary Statistics on Symbolic Objects)

La méthode DSTAT de SODAS nous permet d’utiliser des statistiques classiques

étendues aux variables symboliques. Cette application de statistiques évoluées doit nous

permettre de continuer notre apprentissage à partir de la base de données.

DSTAT est donc un ensemble de méthodes permettant de voir sous forme de document

texte ou de graphe les statistiques élémentaires relatives à nos données symboliques.

Cette méthode va nous permettre de préciser et de confirmer les interprétations de la

méthode VIEW.

DSTAT va bien au-delà en nous permettant de regrouper les valeurs de nos variables

symboliques en classes, sous forme d’histogrammes.

Les méthodes dépendent du type des variables de la base et sont filtrées en fonction de la

méthode de travail :

- fréquences relatives pour les variables multimodales

- fréquences relatives pour les variables intervalles

- capacités et min/max/min pour les variables multimodales probabilistes

- biplot pour les variables intervalles

- objet central

38

Fréquences relatives pour les variables intervalles

Chaque classe a une longueur de 0.8.

Nous remarquons bien que les marques sont bien notées au niveau de la présentation et

que c’est donc un critère important à prendre en compte. En effet, beaucoup de produits

sont notés entre 3.5 et 5, mais la tranche de notation dominante reste 3.5-4. Par ailleurs,

aucune notation des marques ne descend 2 au niveau de la présentation, contrairement

aux notations sur la tenue et l’efficacité.

Regardons quelles sont les marques qui sont les mieux notées en matière de présentation

et dont la notation des produits n’est pas trop dispersée.

Nous distinguons une marque dont l’ensemble des produits est bien noté : c’est la marque

Lise Watier, qui figure premier dans le top 8 des analyses précédentes.

Un autre groupe de marque est visible : Gemey-Maybelline, Yves Rocher, Nivea, Daniel

Jouvance. Ce sont les marques qui ont des mauvaises notations pour leurs produits, ainsi

que des bonnes. Leur intervalle de notation est large. Ceci n’est pas une surprise car ce

sont les marques qui ont des produits hétéroclites et qui font partie des marques les moins

bien notées.

39

Nous avons jusqu’ici de l’information sur les critères des plus importants des marques les

plus appréciées auprès des consommatrices.

Dans un contexte de marketing, l’élément le plus important pour la vie d’un produit est la

cible. En effet, pour qu’un produit ait du succès, il faut savoir cibler la clientèle pour

maximiser la vente de ce produit. Hors, nous avons note qu’il était important de prendre

en compte le profil des utilisatrices des produits de maquillage.

Nous allons donc travailler avec les mêmes concepts que sont les marques, en joignant

les utilisatrices en tant qu’individus.

Pour ce faire, nous procédons de la même manière qu’au départ, avec la requête SQL

suivante :

Requête 7

Nom de la requête Info_Utilisateur

Formulation SQL

SELECT T_Utilisateur.compte, T_Marque.libMarque,

T_Utilisateur.typePeau, T_Utilisateur.deshydratation,

T_Utilisateur.age, T_Utilisateur.typeCheveux, T_Utilisateur.nbAvis

FROM Info_Marque, T_Marque INNER JOIN (T_Produit INNER

JOIN (T_Notation INNER JOIN T_Utilisateur ON

T_Notation.compte=T_Utilisateur.compte) ON

T_Produit.idProduit=T_Notation.idproduit) ON

T_Marque.idMarque=T_Produit.idMarque

WHERE ((Info_Marque!libMarque=T_Marque!libMarque));

Justification de la

requête

Cette requête permet d’avoir le profil des utilisatrices qui notent les

différents produits. Nous ne recueillons que les utilisatrices qui ont

donne des avis sur les produits des marques prises en compte dans la

premiere partie de notre analyse (elles sont au nombre de 40).

Création du fichier SDS avec pour individus les utilisatrices

40

Fusion des fichiers SDS

Nous vérifions bien qu’il y a 40 assertions. L’analyse sous SODAS peut donc

commencer.

LA METHODE VIEW (Symbolic Objects Viewer)

Nous allons proceder de la meme maniere que pour les individus de produits, a savoir

analyser les marques les mieux notees et celles qui sont les moins bien notees.

Analyse de la marque Lise Watier

41

Par soucis de clarté, nous avons numéroté les tranches d’âges de la façon suivante :

1.Entre 20 et 25 ans

2.Entre 25 et 30 ans

3.Entre 30 et 35 ans

4.Entre 35 et 40 ans

5.Entre 40 et 45 ans

6.Entre 45 et 50 ans

7.Entre 50 et 55 ans

8.Entre 55 et 60 ans

9.Moins de 20 ans

10.Plus de 60 ans

Nous pouvons avoir un profil des utilisatrices qui consomment les produits de Lise

Watier. 34% des consommatrices des produits de cette marque ont entre 20 et 25 ans et

20% ont entre 25 et 30 ans. Ce sont donc des utilisatrices jeunes. La grande majorité

des consommatrices qui donnent leur avis sur les produits de Lise Watier a une peau

mixte ou bien encore des cheveux colorés. Nous remarquons qu’il y a autant de

consommatrices qui ont une déshydratation faible que moyenne (respectivement 39% et

41%).

Pour avoir une analyse basée sur la comparaison des autres marques, nous allons mettre

toutes les informations dans 2 tableaux, les mêmes que ceux faite pour l’analyse sur les

individus de produits.

Tableau C

42

Tableau D

D’après ces tableaux, la cible dominante est la cible des consommatrices âgées de 20 a 25

ans, de peau mixte, de déshydratation moyenne et ayant des cheveux de type normal ou

bien colore. En effet, de plus en plus de personnes se colorent les cheveux, si bien qu’il y

a autant de consommatrices qui se colorent les cheveux que celles qui ne le font pas.

Avec notre groupement préalable des marques les mieux notées et celles les moins bien

notées, nous remarquons une différence au niveau du type de peau et a la déshydratation des consommatrices.

Tableau C :

Commençons par les marques les mieux notées : la population est certes en majorité

jeune, mais il y a aussi beaucoup de consommatrices âgées (de 30 a 40 ans). Par ailleurs,

le type de peau de l’ensemble des consommatrices est partagé entre peau mixte et peau

sèche. Ceci pourrait se justifier par le fait qu’avec l’âge, nous avons tendance à être plus

exigeants pour le soin de notre peau car celle-ci évolue. Un conseil serait donc d’élargir

la gamme de produit pour qu’il puisse répondre aux besoins des consommatrices, surtout

pour les marques à forte notoriété.

Par ailleurs, l’âge des consommatrices qui notent les produits de ces marques à forte

notoriété (Tableau C) est plus élevé par rapport a celle du tableau D. Ceci pourrait

s’expliquer par le fait que le niveau de vie est un peu plus élevé en C qu’en D car avec le

salaire de façon générale, croit positivement avec l’âge et les consommatrices avec un

salaire disponible plus élevé, peuvent se permettre d’acheter des produits un peu plus

luxueux que durant leur période d’adolescence (ceci est bien sure une interprétation basée

sur une justification démographique fiable).

Tableau D :

Pour les marques les moins bien notées, le profil des consommatrices qui notent les

produits de ces marques est le suivant : Les consommatrices sont partagées en 3

principales tranches d’âge qui sont celles de moins de 20 ans, celles de 20 à 25 ans et

celles de 25 à 30 ans. C’est donc un profil très jeune, surtout lorsque l’on sait que les

marques telles que Agnès b., Yves Rocher, Nivea et Gemey-Maybelline ont tendance à

attirer un profil assez jeune car les prix de leurs produits leur sont très accessibles.

Le type de peau de la plupart des consommatrices qui ont note les produits est mixte et la

deshydratation est surtout moyenne (suivie d’une tendance a forte deshydratation).

De meme que pour le profil des consommatrices notant les produits de marques C, la

plupart des consommatrices ont les cheveux normaux ou bien colores.

43

DSTAT (Elementary Statistics on Symbolic Objects)

Capacités et min/max/min pour les variables multimodales probabilistes

Cette methode est interessante car confirme ce qui a été analyse precedemment.

Nous voyons bien que la majorité des consommatrices a une peau mixte, suivi du type de

peau sèche. Ici, certaines des marques ont 68% de leurs consommatrices qui ont une peau

de type mixte et pres de 21% ont une peau seche (tendance decelee pour les

consommatrices de marques a forte notoriete).

De même, nous avons également décèle des marques qui comprennent des utilisatrices a

dominante de déshydratation moyenne, mais beaucoup ont aussi des utilisatrices a

déshydratation faible.

44

Comme nous l’avons dit précédemment, les marques comprennent en moyenne en

majorité des consommatrices ayant entre 20 et 25 ans, suivies de celles de moins de 20

ans, puis de celles entre 25 et 30 ans et enfin de celles entre 30 et 35 ans. Pour certaines

marques, près de la moitie des consommatrices ont entre 20 et 25 ans.

Pour les types de cheveux, nous avons ici une information supplémentaire. En effet, nous

remarquons que la moyenne est plus élevée pour les cheveux colores, ce qui signifie que

les marques les plus notées sont prises en compte par des utilisatrices qui se colorent les

cheveux. Ceci reflète la tendance actuelle ou de plus en plus de personnes se colorent les

cheveux. En effet, pour certaines marques, 56% consommatrices ont les cheveux colores,

ce qui fait beaucoup.

45

Synthèse des résultats

Avec les informations recueillies des analyses sur les produits et le profil des

consommatrices par rapport aux marques, nous constatons que les marques sont

appréciées surtout par la présentation et la tenue de leurs produits. Pour les marques qui

proposent des produits très chers telles que Nina Ricci, Chanel et Guerlain, les

consommatrices sont conscientes du prix élevé mais apprécient tout de même les produits

de par leur présentation et de leurs caractéristiques, surtout pour les produits de grandes

marques qui répondent beaucoup aux besoins des consommatrices ayant des spécificités

précises de leur peau et cheveux.

Nous avons également vu que ces marques offrent des produits qui sont en majorité

encore sur le marché (il y a beaucoup plus de produits en fin de commercialisation pour

les marques telles qu’Agnès b, Yves Rocher et Nivea, c’est-à-dire des marques offrant

des produits peu chers), contrairement aux marques qui offrent des produits moins chers,

dont un certain nombre n’est plus en commercialisation. Ceci peut se justifier par le fait

qu’un produit dont le coût de fabrication est peu coûteux est fabriqué avec moins

d’élaborations dessus, car s’il s’avère que si le produit ne se vend pas beaucoup, alors il

la marque le met en fin de commercialisation et en produit un autre. Ce n’est pas pareil

pour un produit cher dont le coût de fabrication est plus élevé, la marque fait au préalable

beaucoup d’études dessus pour s’assurer de son bon fonctionnement sur le marché.

Concernant les marques offrant des produits peu chers tels qu’Yves rocher, Nivea et

Gemey-Maybelline, le profil des consommatrices est une population de femmes plutôt

jeunes qui ont la possibilité de s’offrir des produits d’une gamme de prix bas et qui ont

moins de spécificités requises au niveau de la peau. Bien entendu, ceci est une généralité

mais qui est fondée sur de bonnes analyses.

En ce qui concerne les catégories des produits les plus notées par les consommatrices,

nous avons remarqué que les catégories les plus citées pour les marques à forte notoriété

sont les suivantes :

- Fonds de teint

- Poudres

- Lèvres

Pour les marques offrant des produits peu chers, les catégories les plus citées sont les

suivantes :

- Mascaras

- Fards à paupières

- Fonds de teint

- Lèvres

- Ongles

Cette dernière analyse est intéressante car les 5 dernières catégories font partie des

catégories les moins chères. En effet, le prix d’un vernis à ongles ou d’un mascara est

généralement très inférieur au prix d’une poudre par exemple. Cependant, cela dépend de

la marque du produit, mais nous savons par expérience qu’Yves Rocher ou bien Agnès b

46

propose une multitude de produits de rouge à lèvres, mascaras ou vernis à ongles à prix

bon marché, d’ou la part importante du nombre de ces produits concernant ces telles

marques.

Le seul problème aux analyses faites est que les consommatrices ont fait leurs notations

par le support de l’Internet, hors les utilisateurs d’Internet sont en majorité des jeunes,

donc il ne faut pas baser tous nos résultats même s’ils sont cohérents avec la réalité, que

sur cette étude. Il faudrait pour cela, faire un autre type d’analyse dont le support ne serait

pas basé sur Internet. Cependant, les résultats seraient très proches des analyses que nous

venons de faire.

Conclusion

Une partie importante du data mining est de structurer les données. En effet nous avons

passé beaucoup de temps à la manipulation des donnes (par exemple, choisir les valeurs

des limites des tranches de notation et de prix). En effet, il faut avoir une bonne vision

d’une bonne structure des données en entrée pour ainsi faire une très bonne analyse des

données et retirer les informations des plus intéressantes.

Ce qui a été très enrichissant dans cette étude, ca a été de voir des avis concrets sur des

produits sur le marché des cosmétiques, et de constater que les opinions des différentes

utilisatrices sont réellement corrélées avec l’activité du produit et de sa marque.

Malheureusement, nous n’avions pas plus de données pour plus d’information

intelligente et nouvelle, cependant, notre étude nous a permis de voir le comportement

des consommatrices de ces produits de beauté et de l’expliquer, mais avec plus de

données, nous aurions pu trouver de meilleures pépites!

Par exemple, il aurait été intéressant d’avoir le type de profession des consommatrices.