Connaissance client et ciblage efficaces

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

Anticiper ou prédire un comportement

Marketing automation

Adapter un discours, une offre, un produit

Cibler uniquement ceux qui ont le plus de chances de répondre positivement

La pertinence du ciblage est 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 Knowlbox, logiciel complet de datamining pour décrire et prévoir le comportement client.

Destiné au « marketer » comme au statisticien chevronné, Knowlbox innove en simplicité de prise en main et performance de résultats.

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

Bénéfices du logiciel Knowlbox :

  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

Qu’est-ce que le datamining?

 

Le data mining est l’analyse de données informatiques dans l’optique de les transformer en informations utiles. Le data mining, aussi appelé forage de données, fouille de données ou exploration de données, est utilisé par les entreprises afin de baisser leurs coûts de production ou d’augmenter de manière significative leur chiffre d’affaires. Pour rendre cela possible, des logiciels de data mining ont été créés. Ces outils analytiques permettent à celui qui traite les données de les analyser et de les classer par catégorie. Des algorithmes de segmentation de données et d’évaluation de probabilité sont utilisés par le logiciel de data mining afin d’analyser les données plus rapidement et plus efficacement.

Les entreprises collectent toutes sortes de données informatiques dans le cadre du data mining. Il est possible de citer :

  • Les données opérationnelles, aussi appelées données transactionnelles qui regroupent les informations issues des ventes, de l’inventaire, des coûts, de la comptabilité ou encore des tickets de caisse.
  • Les données non opérationnelles qui font référence aux ventes industrielles, aux données macro-économiques ou encore aux données prévisionnelles.
  • Les métadonnées.

 

Point sur le logiciel de data mining Knowlbox

 

Knowlbox est un logiciel de data mining distribué par Amabis. Il a pour fonction d’assurer un ciblage pertinent de données informatiques. Le logiciel de data mining Knowlbox permet de décrire le comportement d’un client ou de le prévoir en utilisant de nombreux outils comme les statistiques, la segmentation descriptive, la régression logistique ou linéaire, le scoring de clients, le profiling ou encore la typologie.

Il existe de nombreux avantages à utiliser le logiciel Knwolbox. Tout d’abord, il permet de gagner du temps dans le traitement des données puisque les tâches automatisées bénéficient d’une grande puissance de calcul. De plus, l’utilisation du logiciel Knowlbox est simple et ne nécessite pas de programmation pour fonctionner. Le logiciel Knowlbox permet également de bénéficier de plus de transparence au niveau du process afin d’obtenir des résultats lisibles. Enfin, le logiciel KLnwolbox assure la traçabilité pour le reporting automatique.

 

Comment mettre en œuvre le logiciel knowlbox ?

Le logiciel Knowlbox se met en œuvre en 4 étapes :

  • L’étape de connexion ;
  • L’étape de paramétrage ;
  • L’étape d’analyse ;
  • L’étape de déploiement.

Pour la première étape, le logiciel se connecte au serveur analytique. À ce jour, Knowlbox supporte les bases cloud d’Amazon ainsi que les bases Mysql, Oracle, SqlServer, Postgres et SQLite.

Pour l’étape du paramétrage, le logiciel Knowlbox définit les critères et les populations qui seront pris en compte pour l’analyse.

Lors de la troisième étape, celle de l’analyse, les algorithmes qui composent Knowlbox sont optimisés afin d’analyser efficacement les données traitées. Les résultats ainsi obtenus sont présentés sous une forme à la fois compréhensible et informative.

Pour la dernière étape de déploiement, un modèle prédictif peut prendre la forme d’une table issue de la base de données, d’un fichier issu d’un serveur FTP ou d’un code SQL. Le déploiement ne nécessite que quelques clics et quelques minutes pour prendre effet. De plus, il peut être programmé. À ce titre, sa réalisation peut être ponctuelle ou de manière périodique.

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