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EDHEC Business School

Mémoire de recherche — EDHEC

Identifier les signaux qui rendent un avis client utile

Un projet de recherche appliquée sur 50 000 avis Amazon et les signaux prédictifs de leur utilité.

PythonXGBoostNLPCustomer insights
50 000
Avis analysés
17
Variables
XGBoost
Modèle

Le travail mené

Enjeu

Comprendre quels éléments d’un avis produit aident réellement les autres clients à prendre une décision, au-delà du simple nombre d’étoiles.

Approche

Construire un jeu de variables combinant informations transactionnelles et caractéristiques textuelles, puis comparer leur contribution prédictive.

Contribution

Dans mon mémoire, j’ai analysé 50 000 avis Amazon de produits bébé, créé 17 variables et entraîné un modèle XGBoost pour estimer l’utilité perçue des avis.

Impact et recul

Résultat

Les achats vérifiés et la présence d’images ressortent comme les signaux les plus importants, suivis par la longueur de l’avis.

Apprentissage clé

Les données clients deviennent plus utiles lorsque l’analyse relie des comportements observables à une décision concrète : ici, la confiance accordée à un avis.

“Résultats issus d’un travail de recherche académique réalisé à partir de données publiques.”

Mémoire de master, EDHEC Business School

Ma méthode

  • Préparation et exploration d’un échantillon de 50 000 avis produits.
  • Création de variables associées au contenu, à la crédibilité et au contexte de publication.
  • Entraînement et interprétation d’un modèle XGBoost.
  • Traduction des résultats en implications pour les équipes marketing et e-commerce.

Question de recherche

Qu’est-ce qui rend un avis en ligne réellement utile aux yeux d’un autre client ? Cette question est pertinente pour les équipes e-commerce, marketing et customer insights, car la qualité des avis influence la confiance et la décision.

Méthode

J’ai exploité des données publiques d’avis Amazon sur des produits bébé. L’analyse combinait des signaux structurés — par exemple l’achat vérifié ou la présence d’images — et des caractéristiques du texte de l’avis.

Résultat et implication

Les résultats montrent que les signaux de crédibilité et de preuve visuelle pèsent davantage que la note seule. Pour une équipe métier, cela invite à mieux mettre en valeur les avis vérifiés, illustrés et suffisamment détaillés.