Analyse prédictive & segmentation client, notre accompagnement 100% Data Science !
L’analyse prédictive et la segmentation client, mais qu’est-ce que c’est ?
Vous souhaitez aller plus loin dans l’analyse de vos données clients, patients, concurrents, fournisseurs, logistiques, environnementales ? Vous possédez des données et vous souhaitez les valoriser ? Vous souhaitez proposer des produits ou des services 100% personnalisés à vos clients ou à vos prospects ? Vous souhaitez anticiper les évolutions de votre marché, de vos concurrents, comprendre les activateurs de fidélité de vos clients, identifier la raison et leur départ ?
Tout ça c’est possible, grâce à la Data Science !
Quel que soit votre métier, la Data Science peut vous aider à répondre à ces 3 questions :
- Que s’est-il passé ?
- Que pourrait-il se passer ?
- Quels leviers sont activables afin de gagner en performance ?
L’analyse prédictive et la segmentation client, c’est pour qui ?
Quelques exemples…
- Pour les Marketeurs : segmenter vos bases de données clients / prospects afin de paramétrer vos scénarios de marketing automation, identifier les clients à risques afin d’activer les leviers de ré-engagement adaptés, optimiser le ciblage de vos campagnes publicitaires…
- Pour les Fonctions RH : anticiper les risques de départ des collaborateurs, analyser les facteurs liés aux accidents du travail afin de mettre en place des mesures préventives, identifier le contenu des annonces apportant le plus de candidatures qualifiées, identifier les talents et mettre en place les programmes de rétention adaptés…
- Pour les Fonctions Achats : analyser les risques liés à un fournisseur référencé (qualité, retards…) et leurs impacts sur l’activité de l’entreprise, anticiper les niveaux de stockage, analyser les risques liés aux délais de paiements imposés en fonction de la typologie de fournisseur…
- Pour les Fonctions Commerciales : anticiper les mouvements de votre marché, analyser automatiquement les failles de vos clients afin de détecter de nouvelles opportunités business…
Mener une analyse prédictive et une segmentation client, ça coûte combien ?
A partir de 4 000€ HT pour une analyse avec des bases de données de qualité.
A partir de 12 000€ HT pour une analyse avec un travail important à fournir sur la préparation de données au sein des bases communiquées.
CELA VOUS INTÉRESSE ?
N’hésitez pas à nous contacter pour nous parler de vous !
IMPORTANT !
Ce type de projet Data Science peut nécessiter un enrichissement de la collecte de données au préalable si celles-ci ne sont pas assez pertinentes pour l’analyse (exemple : des données sur les résultats d’un moteur de recherche interne non reliées aux clients effectuant les recherches ; impossibilité d’attribuer une recherche à une vente, donc impossibilité d’analyser, de prédire, et de segmenter). Nous veillerons à adopter un rôle d’arbitre sur ces missions afin de vous apportez la vision la plus stratégique pour votre entreprise.
Concrètement, comment aller plus loin après une mission d’analyse prédictive et de segmentation client ?
Industrialiser l’analyse prédictive et la segmentation
L’industrialisation et le déploiement du travail réalisé : une fois la modélisation des données effectuée, il est possible de mettre en place les infrastructures permettant d’automatiser l’analyse, et d’activer ainsi en temps réel les leviers adaptés.
Activer votre stratégie Data-Driven
La mise en place d’une stratégie d’activation de leviers par rapport à vos données analysées : marketing automation, mise en place d’un service client digitalisé, déploiement d’un outil accélérant l’engagement client…
Activer votre stratégie Data-Driven
La mise en place d’une stratégie d’activation de leviers par rapport à vos données analysées : marketing automation, mise en place d’un service client digitalisé, déploiement d’un outil accélérant l’engagement client…
Piloter votre performance
La mise en place d’un tableau de bord de pilotage : identifier quel est le retour sur investissement de cette analyse via la visualisation de la performance des actions déployées.
