Prenez les bonnes décisions avec les outils d'analyse prédictive
Transformez en informations opérationnelles l'ensemble des données stockées dans votre SI et sur le Cloud.
Prenez ensuite les bonnes décisions
Soumettez-nous vos enjeux métier et techniques
- Fidéliser vos clients en leur proposant les produits et services qu’ils recherchent et un service de qualité.
- Diminuer votre taux d’attrition (churn ou départ des clients à la concurrence)
- Attirer de nouveaux consommateurs en leur proposant l’offre qu’ils recherchent.
- Anticiper les comportements clients risqués (impayés, fraudes, abus…).
- Planifier les interventions de maintenance sur matériel présentant des signes précurseurs de panne.
- Fidéliser les salariés clés.
- Optimiser les processus internes pour simplifier la tâche de vos collaborateurs.
Analysez avec nos data scientist vos problématiques de façon méthodique
- Comprendre vos enjeux métier pour identifier avec vous les réponses opérationnelles attendues.
- Collecter et exploiter les immenses quantités de données (Big data) laissées dans toutes les briques de votre système d'information (CRM, ERP, etc.), sur les différents canaux utilisés par les consommateurs, les collaborateurs, les objets connectés, les applications en temps réel, ou encore sur le cloud.
- Dégager des informations exploitables et utiles pour anticiper le comportement étudié (de vos clients, des consommateurs cibles, du matériel, des processus de votre entreprise, etc.).
- Utiliser les "open data ou map" pour compléter certaines informations explicatives du comportement étudié.
Utilisez nos modèles prédictifs pour détecter les problèmes avant qu'ils ne surviennent
Toujours en concertation avec vos métiers, nos data scientist adaptent nos modèles prédictifs à vos spécificités pour comprendre :
- les ressorts de l'appétence des consommateurs et de vos clients à une offre,
- les raisons du départ de vos clients (churn ou attrition),
- les signes de comportement à risque (fraudeurs et mauvais payeurs),
- les causes de pannes techniques,
- les facteurs d'une segmentation comportementale des clients
Nos modèles prédictifs ou algorithmes du machine learning permettent d'établir des prévisions sur des évènements futurs :
- à partir de données concernant des faits passés,
- en utilisant des modèles mathématiques et statistiques d'apprentissage automatique.
Effet de campagnes ciblées sur le taux de churn
Prenez les bonnes décisions et mettez en place les solutions adaptées
Grâce à l'analyse prédictive, vous pourrez mettre en place :
- des offres client ciblées & personnalisées selon :
- la valeur client,
- leur risque de churn (départ à la concurrence),
- leur appétence. - un outil de détection des clients risqués (fraudeurs, mauvais payeurs) à partir de scores.
- un plan de maintenance des machines susceptibles de tomber en panne.
- une liste des processus à optimiser.
- une liste de collaborateurs clés à recevoir.
Effet de campagnes ciblées sur le taux de churn
Mesurez le retour sur investissement de vos décisions
- Les réponses aux campagnes ciblées
- La baisse du taux de churn
- Le taux d'incidents sur une chaîne
- Le taux de retour des produits vendus
Vous obtenez ainsi :
- une amélioration de la satisfaction des clients
- une maîtrise de vos risques (fraudes)
- une réduction de vos coûts opérationnels grâce aux prévisions et à la prise de décision automatique
- une augmentation de vos profits grâce aux combinaisons structurées des modèles (risque, marketing, tarification)
Utilisez les technologies big data les plus adaptées à votre cas
Son expertise en data science permet au Groupe HLi de vous conseiller et de réaliser des solutions prédictives sur les technologies les plus adaptées à vos besoins, à votre contexte et à vos spécificités.
1. Les outils d'open source
- MongoDB, HBase,
- Kafka, Spark,
- Storm, Hadoop,
- Python, Elasticsearch,
- R, Shiny
2. Les outils de Microsoft Dynamics 365
- Power BI
- Cortana Intelligence Suit
- Azure loT Suite
Quelques outils utilisés pour l'analyse prédictive
Les outils prédictifs de Microsoft Dynamics 365
