Mieux exploiter ses donnes pour augmenter ses ventes avec Microsoft data mining

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Dans le cycle des rendez-vous d’experts à la Piscine, découvrez ou redécouvrez la conférence qu’ont animée René Lefebure, directeur CRM multicanal & datamining, et Gaël Duhamel, expert Microsoft, le …

Dans le cycle des rendez-vous d’experts à la Piscine, découvrez ou redécouvrez la conférence qu’ont animée René Lefebure, directeur CRM multicanal & datamining, et Gaël Duhamel, expert Microsoft, le 24 Septembre dernier.

Ils vous apprennent comment prospecter et fidéliser grâce aux outils Microsoft.

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  • 1. Mieux exploiter ses données pour augmenter ses ventes avec Microsoft Data Mining Musée de La Piscine, Roubaix, le 24 Septembre 2010Gael DuhamelRené Lefébure
  • 2. Présentation du data mining
  • 3. Définition du Data Mining Le data mining se propose de transformer en information, ou en connaissance, de grands volumes de données. Data-vore ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 3
  • 4. Définition du data mining Le data mining s’applique à mettre en évidence …. ce qui est parfois inconnu. Gourou mining ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 4
  • 5. Plus basiquement ……. Le data mining permet de : -  Classer (pour trouver des cibles ayant des meilleurs taux de retour) -  Estimer (pour modéliser un comportement avec des scores) -  Segmenter (pour regrouper les clients dans des groupes homogènes) -  Associer (pour définir et animer des gammes de produits) -  Prévoir (pour anticiper sur les variations de volume ) présenta)on agence al)ma 2010   Page 5
  • 6. Les apports en terme de performance Un des principaux apports du data mining est d’améliorer la performance des entreprises. Les retours sur investissement sont compris entre 30 et 300 % ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 6
  • 7. Témoignage Mécanisme de Relance Prospect monabanq. : •  Beaucoup de campagnes de recrutement annuelles (« temps forts »)  créations de prospects par vagues •  La souscription est conditionnée par le fait que le prospect renvoie le contrat…  mécaniques de relance des prospects pour les inciter à retourner le contrat Problématique d’optimisation des relances : •  Tous les prospects n’ont pas la même propension à retourner leur contrat. Il n’est donc pas judicieux d’appliquer la même pression en terme de relances téléphoniques à tous les prospects.  mise en place de scores de relances Résultats : •  +35% sur le taux de retour 728/09/10
  • 8. Présentation des applications
  • 9. Les Parcours Valeur Le data mining permet de reconnaître, décoder et modéliser le Parcours de clients prioritaires Les Parcours Valeur combinent « Valeur Client » et « Processus Marketing et Commerciaux » présenta)on agence al)ma 2010   Page 9
  • 10. La personnalisation La personnalisation du contenu fait correspondre des profils des clients avec des « offres produits » afin d’augmenter le taux de conversion et le « cross selling » présenta)on agence al)ma 2010   Page 10
  • 11. Amazon : home page le 15/09 présenta)on agence al)ma 2010   Page 11
  • 12. Amazon : recherche le 15/09 présenta)on agence al)ma 2010   Page 12
  • 13. Amazon : cross selling le 15/09 présenta)on agence al)ma 2010   Page 13
  • 14. Amazon : homepage le 22/09 présenta)on agence al)ma 2010   Page 14
  • 15. Amazon : historique de navigation présenta)on agence al)ma 2010   Page 15
  • 16. Présentation dela problématique
  • 17. Il y a un problème ? Mais si c’est si puissant … Pourquoi ne le voit-on pas plus souvent ? présenta)on agence al)ma 2010   Page 17
  • 18. La réalité (1) C’est quand même plus simple de gérer « de la masse » ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 18
  • 19. La réalité (2) C’est quand même moins couteux de gérer « de la masse » ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 19
  • 20. La réalité (3) Mais ca finit par lasser surtout les cibles prioritaires présenta)on agence al)ma 2010   Page 20
  • 21. Présentation dela solution Microsoft Data Mining
  • 22. Présentation du cas Mettre une image de ticket de Caisse L’homme et « la machine » La démonstration : L’homme et la Machine ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 22
  • 23. C’est Excel ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 23
  • 24. C’est riche ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 24
  • 25. C’est Puissant ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 25
  • 26. C’est visuel ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 26
  • 27. C’est clair ! présenta)on agence al)ma 2010   Page 27
  • 28. Présentation de l’industrialisation dela connaissance client
  • 29. What’s new ?
  • 30. PrésentationGaël Duhamel
  • 31. Customisation des modèles de mining présenta)on agence al)ma 2010   Page 31
  • 32. Réseau de dépendance présenta)on agence al)ma 2010   Page 32
  • 33. Exemple de requête DMX présenta)on agence al)ma 2010   Page 33
  • 34. Des questions ? présenta)on agence al)ma 2010   Page 34
  • 35. merciRené LefebureDirecteur CRM multi-canalrlefebure@altima.frTel : 06 86 37 64 27 www.altima.fr