Analyse de survie
Forfait : HyperMesurer un délai jusqu'à un événement sans compter comme des échecs les clients encore en attente.
Problèmes business
- Savoir si une offre fait acheter plus tôt, et de combien de jours.
- Mesurer une conversion juste quand une partie des inscrits n'a pas encore eu le temps de convertir.
- Comparer, action par action, l'effet d'une campagne sur le délai d'achat.
- Estimer une durée de vie client au-delà de la fenêtre d'observation.
Problèmes académiques
- Enseigner la censure, et pourquoi un taux brut la traite à tort comme un échec.
- Illustrer l'hypothèse des risques proportionnels, et ce qu'il faut lire quand elle tombe.
Méthodes et garanties
- Estimateur de Kaplan-Meier, intervalle sur l'échelle log-log par défaut, comme R et statsmodels.
- Médiane avec l'intervalle de Brookmeyer-Crowley.
- Modèle de Cox avec la méthode d'Efron pour les ex-aequo, celle de R par défaut, et test des résidus de Schoenfeld comme cox.zph.
- Tableau action par action avec q-values de Benjamini-Hochberg.
Mesurer un délai sans compter les clients en attente comme des échecs
Un client encore en attente quand l'observation s'arrête n'a ni converti ni échoué : on sait seulement qu'il a attendu au moins jusque-là. Un taux de conversion brut le compte comme un échec et pénalise les inscrits tardifs, qui ont eu moins de temps pour convertir. L'estimateur de Kaplan-Meier le garde dans l'effectif à risque jusqu'à sa date de fin, puis le retire sans le classer : c'est la censure.
Le suivi se donne de deux façons (Time Input) : une durée et un indicateur d'événement, ou une date d'origine et une date d'événement, fermées par une date de coupure. Les lignes inutilisables sont écartées et comptées par motif, jamais en silence.
Comparer des groupes, et chiffrer l'écart en jours
Avec un Group (cible et témoin, segment, canal), cinq tuiles comparent chaque groupe à la Reference. La médiane donne le délai au bout duquel la moitié du groupe a eu l'événement. Le log-rank teste si les courbes diffèrent. Le modèle de Cox donne un hazard ratio : 1,3 veut dire 30 % d'événements de plus par unité de temps que la référence. Le RMST traduit l'écart en temps : un ΔRMST de −15 sur un délai d'achat, c'est 15 jours gagnés en moyenne sur la fenêtre, sans hypothèse sur la forme des courbes. Le Landmark lit les courbes à un instant choisi, 30 jours par exemple.
Isoler l'effet de l'offre des autres différences
Strata compare les groupes à l'intérieur de chaque modalité d'une colonne : un écart de vitesse entre canaux d'acquisition ne se fait plus passer pour un effet de l'offre. Covariates ajuste le modèle de Cox sur des colonnes numériques ou qualitatives, et affiche à côté le hazard ratio non ajusté : un écart entre les deux signale une variable qui masquait ou gonflait l'effet. La dernière ligne de la tuile Cox vérifie que le rapport de risques reste le même sur tout le suivi. Quand il dérive, elle passe en orange, et le graphique Hazard ratio over time montre comment.
Lire une campagne action par action
By refait la comparaison à l'intérieur de chaque modalité d'une colonne, une action marketing typiquement, dans un tableau : effectifs, ΔRMST et son intervalle, p-value, puis q-value de Benjamini-Hochberg pour lire plusieurs actions à la fois sans multiplier les fausses découvertes. Un fichier client au format granulaire d'Hy-Performance se règle d'office : actions, cible et témoin, conversion.
Prolonger les courbes au-delà du suivi
Extrapolation ajuste une loi paramétrique (exponentielle, Weibull, log-normale ou log-logistique, choisie par AIC) pour lire une durée de vie client sur un an quand la fenêtre a fermé à 90 jours. Cure Fraction estime la part de clients qui n'auront jamais l'événement : la courbe se stabilise au lieu de descendre vers zéro. Enfin, Vocabulary fait passer les résultats d'un vocabulaire marketing (conversion, clients en attente) à un vocabulaire clinique (incidence cumulée, sujets sans événement), sans changer un chiffre.
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Ouvrir TétrachoreMis à jour le 6 novembre 2026