Connaissance client et ciblage efficaces ...

Statistiques et datamining sont utilisées en marketing pour affiner la connaissance client, et ce pour :

datamining analyse descriptive segement & typologieLa pertinence du ciblage est donc un enjeu opérationnel majeur dans les différentes phases d’exploitation d’une base de données marketing - expertise d'AMABIS.

Pour répondre à cet enjeu AMABIS distribue DataLab, logiciel complet de datamining pour décrire et prévoir le comportement client.
Destiné au "marketer" comme au statisticien chevronné, DataLab innove en simplicité de prise en main et performance de résultats grâce à ses modules exclusifs :

courbe de gainStatistiques, segmentation descriptive, profiling, typologie, arbre de décision, scoring, régression logistique, régression linéaire, interfaces SQL, SAS, SPAD ou SPSS, font de DataLab un logiciel datamining autonome ou complémentaire pour l'optimisation des campagnes Marketing Direct et Relation Client.

Bénéfices du logiciel DataLab :

  1. Performance des modèles liée aux milliers de critères calculés
  2. Gains de temps grâce à la puissance de calcul et l'automatisation
  3. Simplicité d'utilisation : convivial et sans programmation pour une prise en main immédiate
  4. Transparence du process pour des résultats toujours lisibles
  5. Déploiement aisé avec des interfaces SQL, SAS, SPAD et SPSS
  6. Traçabilité avec le reporting automatique pour documenter et partager les analyses

 

DataLab®

Pour l'utilisateur marketing ou le statisticien, sans programmation pour :

  • optimiser un modèle
  • identifier le profil des répondants
  • élaborer des scores de ciblage
  • réaliser des simulations
  • créer des actions ciblées

 

Télécharger construction d'un score marketing (2,2 Mo)

Télécharger Diaporama DataLab (2,7 Mo)

Plaquette DataLab

 

Scoring & score

Note probabilistique de comportement, soit booléen - vrai/faux, fait/ne fait pas - soit quantitatif - prévision de CA par exemple.
Résultat d'un calcul statistique qui s'appuie en marketing sur des données socio-démographique mais surtout sur des historiques de comportement : achat, réclamation, demande d'information, etc.