Data science
Les avancées continues dans des domaines comme le traitement du langage naturel, le deep learning et l’automatisation montrent que la marge de progrès sur les modèles de Data Science reste encore importante.
Intégrer la Data Science dans vos stratégies commerciales permet de transformer des montagnes de données en décisions intelligentes et en actions concrètes. En exploitant les analyses pour comprendre les tendances du marché et les préférences des consommateurs, il sera alors possible de personnaliser les offres et optimiser les processus pour optimiser les performances.
Notre objectif est de vous accompagner dans l’intégration de l’IA et de la Data Science au cœur de vos processus décisionnels afin de répondre efficacement aux problématiques spécifiques de votre secteur.
Des outils d’IA personnalisés pour mieux répondre à vos problématiques
Mettre en place des segmentations
Par une meilleure compréhension des différents groupes de clients, il est possible de construire des profils de consommateurs détaillés (personas) et utiliser différentes modélisations comme celle RFM (Récence, Fréquence, Montant) ou RFE (Récence, Fréquence, Engagement) pour cibler plus efficacement les campagnes marketing, optimiser les dépenses publicitaires et augmenter la fidélisation.
Utiliser les techniques avancées de prévisions
Cela permet d’anticiper les tendances des indicateurs clés de performance (KPIs), réduire les risques d'attrition client, de mesurer l’appétence et évaluer le potentiel de la “lifetime value” des clients. Cela permet d’allouer de manière proactive les ressources pour maximiser la rentabilité et à ajuster rapidement les stratégies en réponse aux dynamiques de marché.
Exploiter le NLP (Traitement automatique du langage naturel)
Cela va permettre de capter les tendances du marché et les opinions des consommateurs à travers l'analyse de sentiment.
Cela peut également aider à identifier et exploiter les informations clés dans les textes et générer du contenu de manière automatique. Ces insights permettent de prendre des décisions plus informées et d'améliorer l'engagement client.
Analyse des stratégies Média
Grâce à des analyses d'attribution précises et au Marketing Mix Modelling, qui évalue l'impact de chaque canal sur vos résultats, la Data science permet d'optimiser les budgets marketing, de maximiser le retour sur investissement (ROI) des campagnes et d'ajuster les stratégies en temps réel basées sur la performance.
Améliorer les performances E-commerce
La Data Science permet de développer des modèles pour comprendre comment les variations de prix affectent la demande (élasticité prix) et personnaliser les recommandations de produits pour chaque utilisateur.
Appliquer l'analyse de panier (market basket analysis) permet de découvrir des associations de produits fréquemment achetés ensemble, ce qui guide les promotions croisées et les stratégies de placement de produit.
Utiliser la Computer Vision
La computer vision passe par le traitement de données visuelles (image, vidéo), la reconnaissance ciblée, la classification et la détection d’objet.
Ces technologies permettent d'améliorer l'expérience utilisateur, d'automatiser l'inspection de qualité et d'innover dans la manière dont les produits sont présentés et interactifs en ligne.
Mise en place d’une démarche ML Ops
Mettre en place une infrastructure robuste pour le déploiement rapide et reproductible de modèles de machine learning, intégrer l'automatisation pour réduire la latence entre le développement et la production, et assurer une actualisation continue des modèles pour maintenir leur précision face à des données en évolution
Nos équipes sont composées de spécialistes
Des sujets d’expertise variés
Améliorer la connaissance de vos clients
Réaliser une Analyse RFM / RFE
- Utiliser les méthodes RFM (Récence, Fréquence, Montant) ou RFE (Récence, Fréquence, Engagement) pour segmenter les clients en fonction de leurs comportements d’achat et cibler efficacement les actions marketing
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Mise en place de Clustering
- Appliquer des techniques de clustering pour regrouper les clients en segments homogènes et faciliter la création de personas détaillés
Une rampe de lancement vers un programme CRO établi
Audit et accompagnement méthodologiqueImplementation
- Déployer la solution d’A/B testing
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Construction de roadmap avec framework de priorisationMise en place opérationnelle
- Co-construire le backlog de tests et identifier ceux à plus forte valeur ajoutée
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Experimentation
- Paramétrer et lancer les A/B tests
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Analyse et mesure du ROI
- Analyser les résultats et quantifier le ROI généré
La mise en place des outils et méthodologies pour structurer votre programme et accélérer
Audit et recommandation d’organisation CRO (équipes, instances, process)
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Mise en place d’un outil de suivi 360 des campagnes CRO (ex: AirTable)
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Formation des équipes transverses à la méthodologie (UX, POs, direction digitale, e-merchandisers …)
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Création de dashboards pour le suivi des performances du programme
