Le Datamining pour connaître, comprendre et prédire

Connaître et comprendre ses interlocuteurs, clés de toute relation efficace et durable…

S’appuyant sur différents types de données – gestion, signalétique, comportementales, socio-démographiques, etc. – les techniques de datamining permettent de mieux connaître les clients, pour comprendre et prédire leur comportement et leur parcours :

• quelles données pertinentes ?
• comment segmenter la base de données pour des actions marketing plus rentables ?
• conquête, fidélisation ou rétention ? sur quelle cible ? pour quel produit ?
• comment mieux fidéliser les clients ?
• comment identifier les nouveaux clients à fort potentiel ?
• comment réactiver les clients au moindre coût ?
• comment scorer l’attrition ?
• comment minimiser le risque d’impayé ?

… autant de questions qui méritent réponse !

Spécialiste du traitement de données, Amabis exploite tous types de données et de volumes pour :

• agréger, valider et enrichir les données à analyser
• gérer la totalité des interactions entre les données
• utiliser l’ensemble des techniques d’analyse statistique et de datamining

pour des études descriptives – segmentation RFM, PMG, FRAT, typologie … – et des modèles de prédiction de retour, de potentiel, de risque ou d’attrition – score.

Segmentation et …

trois types d’études marketing régulièrement réalisées :

• le score, pour prédire un comportement, très utilisé dans le domaine financier,
• les associations – par exemple l’analyse de panier, qui consiste à trouver des associations d’achat entre produits,
• les regroupements ou typologie avec la création de groupes homogènes en caractéristiques.

Typologie

Première condition à la réussite d’un programme de fidélisation : identifier précisemment sa typologie de clients !