Connaissance client et ciblage efficaces

 

datawarehouse et dataming pour la connaissance clientStatistiques et datamining sont utilisées en marketing pour affiner la connaissance client, pour :

  • adapter un discours, une offre, un produit ;
  • anticiper ou prédire un comportement ;
  • cibler uniquement ceux qui ont le plus de chances de répondre positivement ;
  • etc.

datamining analyse descriptive segment & 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 :

  • Data Builder pour constituer un fichier d’analyse avec connexion et analyse éventuelles directes sur les tables des bases de données client ;
  • Data Scanning, qui en quelques secondes, explore toutes les interactions possibles entre les différentes variables du fichier d’analyse et crée ainsi modèle et score optimisés, néanmoins personnalisables.

courbe de gain scoreStatistiques, 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
 
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