Ce billet n'est rien d'autre qu'une liste de fragments montrant comment les entreprises utilisent nos données contre nos propres intérêts et sera mis à jour périodiquement. Il n'y a pas de véritable commentaire, car je pense que tous ces éléments parlent d'eux-mêmes.
En 2000, Amazon a été appelé à facturer à différents clients des prix différents pour les DVD.
Jeff Bezos, fondateur et PDG d'Amazon.com Inc., a déclaré aujourd'hui que c'était "une erreur" pour le marchand en ligne basé à Seattle d'essayer de faire payer des prix différents à différents clients pour les mêmes produits.
Jeff Bezos, fondateur et PDG d'Amazon.com Inc., a déclaré aujourd'hui que c'était "une erreur" pour le marchand en ligne basé à Seattle d'essayer de faire payer des prix différents à différents clients pour les mêmes produits.
En 2009, une femme a perdu ses allocations parce qu'elle semblait trop heureuse sur une photo sur Facebook
Après qu'un médecin lui ait diagnostiqué une dépression majeure, elle a commencé à recevoir mensuellement des indemnités maladie de l'assurance canadienne Manulife Financial Insurance.
Mais cet automne, les chèques ont cessé d'arriver. Lorsque Mme Blanchard a appelé Manulife pour savoir pourquoi, on lui a dit que c'était parce que les photos sur Facebook indiquaient qu'elle n'était plus déprimée et prête à retourner au travail.
En 2012, Target savait qu'une fille était enceinte avant son père grâce à la collecte de données et aux habitudes d'achat
Il lui montre une publicité qui a été envoyée à sa fille au lycée, remplie de vêtements de maternité et d'articles pour bébé. Le directeur, perplexe, s'excuse et appelle même l'homme à la maison la semaine suivante pour s'excuser encore une fois du faux pas publicitaire. Cependant, lorsqu'il le fait, l'homme admet sans broncher qu'il a découvert que sa fille est en fait enceinte.
Tout d'abord, tous les clients cibles se voient attribuer un numéro d'identification. Ce numéro est associé à des informations sur "votre âge, si vous êtes marié et avez des enfants, dans quelle partie de la ville vous vivez, combien de temps il vous faut pour vous rendre au magasin, votre salaire estimé, si vous avez déménagé récemment, quelles cartes de crédit vous avez dans votre portefeuille et quels sites web vous visitez". M. Pole a découvert qu'en analysant ces données combinées à l'historique des achats de 25 produits - des choses comme les lotions non parfumées et certains types de vitamines - il pouvait déterminer la probabilité qu'une femme soit enceinte. Il a quantifié ces informations en attribuant aux femmes un score de "prédiction de grossesse" ; son analyse des données était si bonne qu'il pouvait estimer, dans un laps de temps assez court, la date d'accouchement d'une femme. Cela a en outre permis à Target d'envoyer aux femmes des coupons ciblés sur les différentes étapes de la grossesse.
En 2012, la WSJ a mené une enquête sur Staples et a découvert qu'ils affichaient des prix différents en fonction de votre localisation
Une enquête du Wall Street Journal a révélé que le site web de Staples Inc. affiche des prix différents aux personnes après avoir estimé leurs localisations. Plus que cela, Staples semblait tenir compte de la distance qui sépare la personne d'un magasin concurrent de briques et de mortier, soit OfficeMax Inc. ou Office Depot Inc. Si les magasins concurrents se trouvaient dans un rayon d'une vingtaine de kilomètres, Staples.com affichait généralement un prix réduit.
Toujours en 2012, WSJ a également constaté qu'Orbitz faisait payer aux utilisateurs de Mac jusqu'à 30% de plus pour leurs hôtels
Orbitz Worldwide Inc. a constaté que les personnes qui utilisent les ordinateurs Mac d'Apple Inc. dépensent jusqu'à 30 % de plus par nuit à l'hôtel. L'agence de voyage en ligne commence donc à leur présenter des options de voyage différentes, et parfois plus onéreuses, que celles proposées aux visiteurs de Windows.
Après qu'un médecin lui ait diagnostiqué une dépression majeure, elle a commencé à recevoir mensuellement des indemnités maladie de l'assurance canadienne Manulife Financial Insurance.
Mais cet automne, les chèques ont cessé d'arriver. Lorsque Mme Blanchard a appelé Manulife pour savoir pourquoi, on lui a dit que c'était parce que les photos sur Facebook indiquaient qu'elle n'était plus déprimée et prête à retourner au travail.
En 2012, Target savait qu'une fille était enceinte avant son père grâce à la collecte de données et aux habitudes d'achat
Il lui montre une publicité qui a été envoyée à sa fille au lycée, remplie de vêtements de maternité et d'articles pour bébé. Le directeur, perplexe, s'excuse et appelle même l'homme à la maison la semaine suivante pour s'excuser encore une fois du faux pas publicitaire. Cependant, lorsqu'il le fait, l'homme admet sans broncher qu'il a découvert que sa fille est en fait enceinte.
Tout d'abord, tous les clients cibles se voient attribuer un numéro d'identification. Ce numéro est associé à des informations sur "votre âge, si vous êtes marié et avez des enfants, dans quelle partie de la ville vous vivez, combien de temps il vous faut pour vous rendre au magasin, votre salaire estimé, si vous avez déménagé récemment, quelles cartes de crédit vous avez dans votre portefeuille et quels sites web vous visitez". M. Pole a découvert qu'en analysant ces données combinées à l'historique des achats de 25 produits - des choses comme les lotions non parfumées et certains types de vitamines - il pouvait déterminer la probabilité qu'une femme soit enceinte. Il a quantifié ces informations en attribuant aux femmes un score de "prédiction de grossesse" ; son analyse des données était si bonne qu'il pouvait estimer, dans un laps de temps assez court, la date d'accouchement d'une femme. Cela a en outre permis à Target d'envoyer aux femmes des coupons ciblés sur les différentes étapes de la grossesse.
En 2012, la WSJ a mené une enquête sur Staples et a découvert qu'ils affichaient des prix différents en fonction de votre localisation
Une enquête du Wall Street Journal a révélé que le site web de Staples Inc. affiche des prix différents aux personnes après avoir estimé leurs localisations. Plus que cela, Staples semblait tenir compte de la distance qui sépare la personne d'un magasin concurrent de briques et de mortier, soit OfficeMax Inc. ou Office Depot Inc. Si les magasins concurrents se trouvaient dans un rayon d'une vingtaine de kilomètres, Staples.com affichait généralement un prix réduit.
Toujours en 2012, WSJ a également constaté qu'Orbitz faisait payer aux utilisateurs de Mac jusqu'à 30% de plus pour leurs hôtels
Orbitz Worldwide Inc. a constaté que les personnes qui utilisent les ordinateurs Mac d'Apple Inc. dépensent jusqu'à 30 % de plus par nuit à l'hôtel. L'agence de voyage en ligne commence donc à leur présenter des options de voyage différentes, et parfois plus onéreuses, que celles proposées aux visiteurs de Windows.
En 2014, le Washington Post a mené sa propre enquête sur plusieurs sites de commerce électronique
Par exemple, Travelocity a réduit le prix de 5 % des chambres d'hôtel figurant dans les résultats de recherche d'environ 15 dollars par nuit pour les utilisateurs de smartphones. Il est intéressant de noter que Cheaptickets et Orbitz ont accordé des réductions non annoncées "Members Only" d'environ 12 dollars par nuit sur 5 % des chambres d'hôtel aux utilisateurs qui étaient connectés à leur compte sur le site.
Expedia et Hotels.com mènent ce que les spécialistes du marketing et les ingénieurs appellent des tests A/B pour orienter un sous-ensemble de leurs utilisateurs vers des hôtels plus chers. [...] Dans ce cas, les visiteurs d'Expedia et d'Hotels.com ont été répartis au hasard dans les groupes A, B ou C en fonction des cookies stockés sur leurs ordinateurs. Les utilisateurs des groupes A et B se sont vu proposer des hôtels dont le prix moyen était de 187 dollars par nuit, tandis que les utilisateurs du groupe C se sont vu proposer des hôtels dont le prix moyen était de 170 dollars par nuit.
Home Depot offrait aux utilisateurs des produits presque totalement différents sur les ordinateurs de bureau et les appareils mobiles. Un utilisateur d'ordinateur de bureau effectuant une recherche sur Home Depot obtenait généralement 24 résultats de recherche, avec un prix moyen par article de 120 $. En revanche, les utilisateurs de téléphones portables reçoivent 48 résultats de recherche, avec un prix moyen par article de 230 $. Curieusement, les produits sont également 0,41 $ plus chers en moyenne pour les utilisateurs d'Android.
Par exemple, Travelocity a réduit le prix de 5 % des chambres d'hôtel figurant dans les résultats de recherche d'environ 15 dollars par nuit pour les utilisateurs de smartphones. Il est intéressant de noter que Cheaptickets et Orbitz ont accordé des réductions non annoncées "Members Only" d'environ 12 dollars par nuit sur 5 % des chambres d'hôtel aux utilisateurs qui étaient connectés à leur compte sur le site.
Expedia et Hotels.com mènent ce que les spécialistes du marketing et les ingénieurs appellent des tests A/B pour orienter un sous-ensemble de leurs utilisateurs vers des hôtels plus chers. [...] Dans ce cas, les visiteurs d'Expedia et d'Hotels.com ont été répartis au hasard dans les groupes A, B ou C en fonction des cookies stockés sur leurs ordinateurs. Les utilisateurs des groupes A et B se sont vu proposer des hôtels dont le prix moyen était de 187 dollars par nuit, tandis que les utilisateurs du groupe C se sont vu proposer des hôtels dont le prix moyen était de 170 dollars par nuit.
Home Depot offrait aux utilisateurs des produits presque totalement différents sur les ordinateurs de bureau et les appareils mobiles. Un utilisateur d'ordinateur de bureau effectuant une recherche sur Home Depot obtenait généralement 24 résultats de recherche, avec un prix moyen par article de 120 $. En revanche, les utilisateurs de téléphones portables reçoivent 48 résultats de recherche, avec un prix moyen par article de 230 $. Curieusement, les produits sont également 0,41 $ plus chers en moyenne pour les utilisateurs d'Android.
L'utilisation d'un compte de fidélité donne aux entreprises la possibilité de manipuler votre comportement en fonction de vos achats passés
Supposons qu'un épicier se rende compte qu'un consommateur ne fait jamais ses courses pendant la quatrième semaine du mois - probablement parce que l'argent est épuisé juste avant le jour de paie. En lui envoyant une offre de pain gratuit cette semaine-là, le supermarché peut l'inciter à faire un voyage supplémentaire, au cours duquel le client viendra probablement chercher d'autres articles. Chaque dollar donné génère 8 dollars de ventes supplémentaires, explique Todd Morris, vice-président exécutif de Catalina Marketing, qui fournit des coupons personnalisés aux détaillants et aux marques en suivant le comportement de plus de 230 millions d'acheteurs américains chaque mois.
Supposons qu'un épicier se rende compte qu'un consommateur ne fait jamais ses courses pendant la quatrième semaine du mois - probablement parce que l'argent est épuisé juste avant le jour de paie. En lui envoyant une offre de pain gratuit cette semaine-là, le supermarché peut l'inciter à faire un voyage supplémentaire, au cours duquel le client viendra probablement chercher d'autres articles. Chaque dollar donné génère 8 dollars de ventes supplémentaires, explique Todd Morris, vice-président exécutif de Catalina Marketing, qui fournit des coupons personnalisés aux détaillants et aux marques en suivant le comportement de plus de 230 millions d'acheteurs américains chaque mois.
La batterie de votre téléphone pourrait avoir un impact négatif sur vos tarifs Uber
CHEN : Nous voyons cependant, vous savez, dans les données de l'Uber, beaucoup de modèles vraiment, vraiment intéressants. Ainsi, par exemple, un spécialiste des données nommé Peter à Uber a découvert un peu par hasard ce fait vraiment, vraiment intéressant. Et c'est l'un des facteurs les plus importants pour prédire si vous allez être sensible ou non à la surtension - en d'autres termes, si vous allez dire, oh, 2,2, 2,3, je vais lui donner 10 à 15 minutes pour voir si la surtension disparaît - est la quantité de batterie qu'il vous reste sur votre téléphone portable.
CHEN : Nous voyons cependant, vous savez, dans les données de l'Uber, beaucoup de modèles vraiment, vraiment intéressants. Ainsi, par exemple, un spécialiste des données nommé Peter à Uber a découvert un peu par hasard ce fait vraiment, vraiment intéressant. Et c'est l'un des facteurs les plus importants pour prédire si vous allez être sensible ou non à la surtension - en d'autres termes, si vous allez dire, oh, 2,2, 2,3, je vais lui donner 10 à 15 minutes pour voir si la surtension disparaît - est la quantité de batterie qu'il vous reste sur votre téléphone portable.
L'effacement des cookies de votre navigateur vous coûte plus cher 60% du temps lorsque vous achetez des billets d'avion
Dans une étude réalisée en 2016, McGee et son équipe ont effectué 372 recherches sur neuf sites de billetterie aérienne. Les recherches ont été effectuées simultanément avec exactement le même itinéraire et le même site web, mais avec deux navigateurs différents - l'un avec ses cookies intacts, l'autre qui a été effacé.
McGee a constaté que 59 % des fois où les recherches différaient, les tarifs étaient plus élevés sur le navigateur nettoyé - le navigateur sans historique de recherche - mais ces tarifs plus élevés provenaient souvent d'agences de voyage en ligne telles qu'Orbitz. Les tarifs plus bas sur les navigateurs nettoyés ont tendance à provenir de sites de méta-recherche, comme Google Flights ou Kayak.
Dans une étude réalisée en 2016, McGee et son équipe ont effectué 372 recherches sur neuf sites de billetterie aérienne. Les recherches ont été effectuées simultanément avec exactement le même itinéraire et le même site web, mais avec deux navigateurs différents - l'un avec ses cookies intacts, l'autre qui a été effacé.
McGee a constaté que 59 % des fois où les recherches différaient, les tarifs étaient plus élevés sur le navigateur nettoyé - le navigateur sans historique de recherche - mais ces tarifs plus élevés provenaient souvent d'agences de voyage en ligne telles qu'Orbitz. Les tarifs plus bas sur les navigateurs nettoyés ont tendance à provenir de sites de méta-recherche, comme Google Flights ou Kayak.
Cambridge Analytica a utilisé les données des utilisateurs de Facebook pour créer des profils et cibler des groupes spécifiques de personnes en fonction de leurs traits de personnalité afin d'influencer une élection
CA écrit ici qu'elle a segmenté "les populations d'électeurs persuasifs et à faible taux de participation afin d'identifier plusieurs groupes clés qui pourraient être influencés par les messages du Super PAC de Bolton", en les ciblant avec des publicités en ligne et à la télévision directe - conçues pour "faire appel directement aux traits de personnalité, aux questions prioritaires et à la démographie de groupes spécifiques".
Le profilage psychologique - dérivé de la modélisation par CA des données des utilisateurs de Facebook - a été utilisé pour segmenter les électeurs américains en groupes ciblés, y compris pour diffuser des publicités en ligne microciblées. L'entreprise a apposé sur les électeurs des étiquettes spécifiques à leur personnalité, comme "très névrosé" - ciblant les individus avec un contenu personnalisé conçu pour miser sur leurs peurs et/ou leurs espoirs en fonction de son analyse des traits de personnalité des électeurs.
CA écrit ici qu'elle a segmenté "les populations d'électeurs persuasifs et à faible taux de participation afin d'identifier plusieurs groupes clés qui pourraient être influencés par les messages du Super PAC de Bolton", en les ciblant avec des publicités en ligne et à la télévision directe - conçues pour "faire appel directement aux traits de personnalité, aux questions prioritaires et à la démographie de groupes spécifiques".
Le profilage psychologique - dérivé de la modélisation par CA des données des utilisateurs de Facebook - a été utilisé pour segmenter les électeurs américains en groupes ciblés, y compris pour diffuser des publicités en ligne microciblées. L'entreprise a apposé sur les électeurs des étiquettes spécifiques à leur personnalité, comme "très névrosé" - ciblant les individus avec un contenu personnalisé conçu pour miser sur leurs peurs et/ou leurs espoirs en fonction de son analyse des traits de personnalité des électeurs.
Un étudiant s'est vu refuser l'accès à une école parce que son père était sur une liste noire en raison de son score de crédit social
Un étudiant qui avait été accepté dans une université chinoise s'est vu refuser sa place à cause du mauvais score de son père en matière de crédit social.
[...] Une de ces listes noires est destinée à punir les débiteurs en les empêchant de prendre l'avion, d'utiliser les trains à grande vitesse, de réserver des hôtels de luxe ou d'inscrire leurs enfants dans des écoles coûteuses. Il semble que ce soit le type de liste noire sur laquelle le père de l'étudiant, identifié par son nom de famille Rao, s'est retrouvé après avoir omis de payer 200 000 renminbi (29 900 $/ 22 600 £) à une banque au bout de deux ans.
Un étudiant qui avait été accepté dans une université chinoise s'est vu refuser sa place à cause du mauvais score de son père en matière de crédit social.
[...] Une de ces listes noires est destinée à punir les débiteurs en les empêchant de prendre l'avion, d'utiliser les trains à grande vitesse, de réserver des hôtels de luxe ou d'inscrire leurs enfants dans des écoles coûteuses. Il semble que ce soit le type de liste noire sur laquelle le père de l'étudiant, identifié par son nom de famille Rao, s'est retrouvé après avoir omis de payer 200 000 renminbi (29 900 $/ 22 600 £) à une banque au bout de deux ans.
Voici un échantillon de certaines infractions en matière de crédit social qui peuvent vous faire figurer sur la liste noire : Mauvaise conduite, traverser les passages piétons, fumer, ne pas nettoyer après que votre chien est fait ses besoins, ne pas tenir votre chien en laisse, jouer à trop de jeux vidéo, regarder du porno, faire des achats frivoles, et consommer trop d'alcool ou de malbouffe
"Quatre millions de personnes ont été empêchées d'acheter des billets de train à grande vitesse en raison d'un crédit social peu élevé", a rapporté VICE News en début d'année, "et plus de 11 millions d'entre elles ont été empêchées d'acheter des vols".
"Quatre millions de personnes ont été empêchées d'acheter des billets de train à grande vitesse en raison d'un crédit social peu élevé", a rapporté VICE News en début d'année, "et plus de 11 millions d'entre elles ont été empêchées d'acheter des vols".
En 2018, la police a demandé à Google des informations sur tous les utilisateurs d'une zone spécifique pendant une période donnée pour aider à résoudre un meurtre. La police procède à l'arrestation de la mauvaise personne.
Lorsque la police d'Avondale s'est retrouvée sans piste une semaine plus tard, elle a rédigé un mandat de géofence pour Google, un type de mandat de recherche qui demande au géant de la technologie de produire des informations sur tous les appareils d'une zone donnée pendant une certaine période. La police a demandé à Google de fournir des informations sur tous les appareils de communication sans fil qui passaient par les mêmes lieux géographiques que le véhicule suspect la nuit du meurtre.
"Ils l'ont jeté dans une cellule de l'une des pires prisons du pays, même après avoir confirmé qu'il avait un alibi et l'ont laissé pourrir pendant six jours alors qu'ils savaient qu'il n'avait pas fait cela", a déclaré l'avocate de Molina, Heather Hamel, au New Times.
Lorsque la police d'Avondale s'est retrouvée sans piste une semaine plus tard, elle a rédigé un mandat de géofence pour Google, un type de mandat de recherche qui demande au géant de la technologie de produire des informations sur tous les appareils d'une zone donnée pendant une certaine période. La police a demandé à Google de fournir des informations sur tous les appareils de communication sans fil qui passaient par les mêmes lieux géographiques que le véhicule suspect la nuit du meurtre.
"Ils l'ont jeté dans une cellule de l'une des pires prisons du pays, même après avoir confirmé qu'il avait un alibi et l'ont laissé pourrir pendant six jours alors qu'ils savaient qu'il n'avait pas fait cela", a déclaré l'avocate de Molina, Heather Hamel, au New Times.
En 2020, un homme à vélo s'est trouvé au mauvais endroit et au mauvais moment et a été impliqué dans une enquête pour cambriolage grâce au système de localisation de Google.
La victime était une femme de 97 ans qui a déclaré à la police qu'il lui manquait plusieurs bijoux, dont une bague de fiançailles, d'une valeur de plus de 2 000 dollars. Quatre jours après qu'elle ait signalé le crime, la police de Gainesville, à la recherche de pistes, s'est adressée à un juge du comté d'Alachua avec le mandat pour Google.
Dans ce mandat, ils ont exigé des enregistrements de tous les appareils utilisant les services Google qui se trouvaient près du domicile de la femme lorsque le cambriolage aurait eu lieu. Le premier lot de données ne comprenais aucune information d'identification. La police allait le passer au crible pour trouver les appareils qui semblaient suspects et demander à Google les noms de leurs utilisateurs.
La victime était une femme de 97 ans qui a déclaré à la police qu'il lui manquait plusieurs bijoux, dont une bague de fiançailles, d'une valeur de plus de 2 000 dollars. Quatre jours après qu'elle ait signalé le crime, la police de Gainesville, à la recherche de pistes, s'est adressée à un juge du comté d'Alachua avec le mandat pour Google.
Dans ce mandat, ils ont exigé des enregistrements de tous les appareils utilisant les services Google qui se trouvaient près du domicile de la femme lorsque le cambriolage aurait eu lieu. Le premier lot de données ne comprenais aucune information d'identification. La police allait le passer au crible pour trouver les appareils qui semblaient suspects et demander à Google les noms de leurs utilisateurs.
En 2015, Facebook a déposé un brevet qui permettrait aux prêteurs d'analyser vos amis pour décider si votre demande était approuvée ou refusée
"Lorsqu'un individu demande un prêt, le prêteur examine la solvabilité des membres du réseau social de l'individu qui sont connectés à celui-ci [...]. Si la solvabilité moyenne de ces membres est au moins égale à une cote de crédit minimale, le prêteur continue à traiter la demande de prêt. Dans le cas contraire, la demande de prêt est rejetée".
En d'autres termes : Le brevet permettrait à une banque d'analyser vos amis Facebook lorsque vous demandez un prêt. Si un trop grand nombre de vos amis avaient un mauvais historique de crédit, la banque pouvait rejeter votre demande de prêt - même si votre demande crédit était bonne.
"Lorsqu'un individu demande un prêt, le prêteur examine la solvabilité des membres du réseau social de l'individu qui sont connectés à celui-ci [...]. Si la solvabilité moyenne de ces membres est au moins égale à une cote de crédit minimale, le prêteur continue à traiter la demande de prêt. Dans le cas contraire, la demande de prêt est rejetée".
En d'autres termes : Le brevet permettrait à une banque d'analyser vos amis Facebook lorsque vous demandez un prêt. Si un trop grand nombre de vos amis avaient un mauvais historique de crédit, la banque pouvait rejeter votre demande de prêt - même si votre demande crédit était bonne.
Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à utiliser les réseaux sociaux et les comportements en ligne pour déterminer leur solvabilité
Le LenddoScore complète les outils de souscription traditionnels, comme les scores de crédit, car il repose exclusivement sur des données non traditionnelles dérivées des données sociales et du comportement en ligne d'un client.
Le LenddoScore complète les outils de souscription traditionnels, comme les scores de crédit, car il repose exclusivement sur des données non traditionnelles dérivées des données sociales et du comportement en ligne d'un client.
Les éléments qui peuvent déterminer le taux de défaillance d'un prêt et affecter l'approbation/le refus : le type de téléphone que vous utilisez, la façon dont vous commandez un produit, le type de compte de messagerie électronique dont vous disposez, votre adresse électronique, votre précision de frappe sur le clavier et la façon dont vous êtes arrivé sur la page web
La différence de taux de défaillance entre les utilisateurs iOS et Android, par exemple, était équivalente à la différence entre un score FICO médian et le 80e percentile des scores FICO. D'une part, ce type d'informations est intuitif : L'iPhone moyen est beaucoup plus cher que l'appareil Android moyen, et des recherches antérieures ont montré que le fait qu'une personne possède un appareil iOS est l'un des meilleurs indicateurs pour savoir si elle fait partie des 25 % de personnes qui gagnent le plus d'argent.
Les autres conclusions de l'étude sont cependant plus subtiles. Par exemple, les clients qui passent des commandes par téléphone portable plutôt que par ordinateur de bureau sont également plus susceptibles de ne pas payer. L'utilisation d'un service de messagerie électronique largement dépassé, comme Hotmail ou Yahoo, est également un indicateur d'un taux de défaillance plus élevé. Les clients qui ont mal saisi leur adresse électronique ont fait défaut dans 5,09 % des cas, contre 0,94 % pour ceux qui ne l'ont pas fait.
Même la façon dont vous arrivez sur un site de commerce électronique peut être utilisée pour prédire si vous serez en défaut. Les clients provenant d'un site de comparaison de prix avaient deux fois moins de chances de ne pas payer par défaut que ceux qui ont cliqué sur une annonce ciblée. C'est logique : les consommateurs avertis et prudents consultent les prix des différents détaillants avant d'effectuer un achat. Mais même des informations apparemment non pertinentes peuvent en dire plus sur votre comportement en matière de dépenses que vous ne le pensez. Par exemple, les clients dont l'adresse électronique contient leur prénom ou leur nom ont 30 % de chances en moins de ne pas payer par défaut que ceux qui ont utilisé une adresse du type "cutie367".
La différence de taux de défaillance entre les utilisateurs iOS et Android, par exemple, était équivalente à la différence entre un score FICO médian et le 80e percentile des scores FICO. D'une part, ce type d'informations est intuitif : L'iPhone moyen est beaucoup plus cher que l'appareil Android moyen, et des recherches antérieures ont montré que le fait qu'une personne possède un appareil iOS est l'un des meilleurs indicateurs pour savoir si elle fait partie des 25 % de personnes qui gagnent le plus d'argent.
Les autres conclusions de l'étude sont cependant plus subtiles. Par exemple, les clients qui passent des commandes par téléphone portable plutôt que par ordinateur de bureau sont également plus susceptibles de ne pas payer. L'utilisation d'un service de messagerie électronique largement dépassé, comme Hotmail ou Yahoo, est également un indicateur d'un taux de défaillance plus élevé. Les clients qui ont mal saisi leur adresse électronique ont fait défaut dans 5,09 % des cas, contre 0,94 % pour ceux qui ne l'ont pas fait.
Même la façon dont vous arrivez sur un site de commerce électronique peut être utilisée pour prédire si vous serez en défaut. Les clients provenant d'un site de comparaison de prix avaient deux fois moins de chances de ne pas payer par défaut que ceux qui ont cliqué sur une annonce ciblée. C'est logique : les consommateurs avertis et prudents consultent les prix des différents détaillants avant d'effectuer un achat. Mais même des informations apparemment non pertinentes peuvent en dire plus sur votre comportement en matière de dépenses que vous ne le pensez. Par exemple, les clients dont l'adresse électronique contient leur prénom ou leur nom ont 30 % de chances en moins de ne pas payer par défaut que ceux qui ont utilisé une adresse du type "cutie367".
source :
https://www.cupwire.com/data-abuse/
Miroir :
https://app.sigle.io/linkzilla1.id.blockstack/5VzBg6K68rAHcPNfn7HL0