Tableaux croisés dynamiques et champs calculés - Excel.

Cette page présente quelques applications des champs calculés des tableaux croisés dynamiques.

Marketing et tableaux croisés dynamiques.

Calcul des réponses suite à une campagne de marketing direct :

Pré-requis : avoir des notions de base sur les tableaux croisés dynamiques.

1. Elaboration de la base de données

Ajouter deux colonnes : une pour l'envoi, qui ne contiendra que des 1 et une autre pour les réponses qui aura un 1 ou un 0 suivant qu'il y ait eu ou non de réponse.



2. Construction du tableau croisé dynamique :

Construire le tableau en mettant dans la zone "données" la somme des envois et la somme des réponses.



3. Ajout du calcul du taux de réponses

On utilise ici la formule : réponses / envois.
Pour cela, nous allons insérer un champ calculé : bouton droit de la souris sur le tableau, choisir Formules, puis champ calculé. Ajouter ensuite un champ nommé "Taux de réponse" et ayant la formule suivante : = réponses / envois.



Validez votre choix à l'aide du bouton "Ajouter".
Puis, il vous faut appliquer le format pourcentage au nouveau champ (bouton droit sur le champ, choisir "Champ..."), finalement, cliquez sur le bouton "Nombre" et choisir le format approprié.

4. Calcul de l'intervalle de confiance de ce taux de réponses

Nous reprenons la même procédure que pour le taux de réponses.
Pour ce faire, nous utilisons la formule suivante, nous permettant de définir un intervalle de confiance valable à 95% :
= 1,96 * racine(( 'Taux de réponse' * (1 - 'Taux de réponse')) / Nb d'envois)



Finalement, on peut appliquer le format de pourcentage.

5. Utilisation des fonctionnalités dynamiques

Il devient ensuite très facile de calculer les pourcentages de réponses, avec les intervalles de confiance pour chacune des cellules-tests utilisées.

En glissant les éléments en colonne, on pourra rapidement observer les différences dans le taux de réponses, en conservant un oeil sur l'intervalle de confiance.



6. Autres développements...

- On peut ajouter d'autres informations, par exemple le coût d'acquisition du client pour chacune des cellules de tests ( = Envois * prix d'un envoi / nb de réponses).

- Pour alléger la base de données, on pourra effectuer un groupement sur toutes les informations que nous voulons étudier. Ainsi, nous allons avoir une ligne : 24 ans, sexe masculin, test 1, 60 envois, 20 réponses. Nous résumons ainsi 60 lignes en une seule. A noter cependant que nous ne pouvons directement revenir au nom, prénom et No d'envoi des personnes par un double-clic sur la cellule qui nous intéresse (méthode de drill-down).

- En utilisant PolyKromy, on pourra aussi mettre en valeur quelles ont été les cellules qui ont le mieux répondu. Pour ce faire, je préconise de choisir un calcul du min-max par ligne.



Ces données sont purement fictives et ne sont là qu'à titre d'exemple.

Pour le moment, l'actualisation des tableaux croisés supprimant les mises en forme, il faudra appliquer de nouveau la PolyKromy à chaque modification ou actualisation. Pour des utilisateurs avertis, il est cependant possible d'automatiser cette tâche, en calculant les positions du tableau croisé et en utilisant le module VBA de PolyKromy.

Bibliographie (pour le marketing) : Recherche en marketing - Méthodes et décisions
Jean Perrien, Emmanuel J.Chéron, Michel Zins
Gaëtan Morin éditeur - 1984

Taux de percée, ratio de perte et tableaux croisés dynamiques.

Il suffit ici de reprendre les mêmes techniques que celles du marketing direct, en les appliquant aux calculs actuariels.
Ainsi, construisez dans un premier temps une base groupée des soumissions et ventes en fonction des critères qu'il vous intéresse d'étudier :



Puis, construire le tableau croisé dynamique, sur le même modèle que pour le marketing direct.

Ajouter le champ calculé "Taux de percée" (bouton droit de la souris sur le tableau, choisir Formules, puis champ calculé) auquel il faut appliquer la formule : Taux de percée = total ventes / total soumissions.



On peut appliquer la PolyKromy ou ajouter un graphique pour mieux visualiser les résultats.



Là encore, toutes les données sont fictives.

Finalement, nous pouvons appliquer le même modèle pour le calcul d'un ratio de perte.

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