Soft Computing

Data Science

Transformer vos données pour améliorer l’expérience client et le pilotage de vos actions Marketing

data science

Vos enjeux

Identifier les styles de conso Comprendre les parcours omnicanal Recommander en temps réel Détecter les potentiels Cartographier les clients Scorer à la volée

 

Offres de services

 
segmentation

Segmentation

… valeur, RFM, comportementale,  style de consommation, marché, relationnelle, omnicanal…

moteurs

Moteurs

… de scores à la volée, de recommandations, de substitution de produits…

mix donnees

Mix des données externes et données client

…structurées et non  structurées : météo, bourse, indicateurs économiques, enquête … pour enrichir la performance de détection.

analyse sentiments

Analyse des sentiments

Text Mining, analyser des champs sémantiques des post sur les réseaux sociaux, ou sur votre site web.

 
webanalytics

Webanalytics

…analyse du trafic sur votre site web.

analyse parcours

Analyse de parcours

…digital ou omnicanal, créateur de valeur, non aboutis…

prevision

Prévision

… de vente, de résiliation, d’appels, de durée de vie…

fraude

Fraude

Modèles de détection des comportements atypiques.

Compétences

spsssasrkxendatalabcoherisadobe analyticsat internetpythonsql servercloudera impalahiveibm netezzahadoopteradatacloudera

 

Extraits de références

banqueBanque : identification des cibles stratégiques parmi la clientèle intermédiaire, en fonction de sa valeur future, de son pouvoir économique, de son potentiel commercial et de son appétence canal. Convergence des données d’enquête et DWH.
gsaGrande distribution : moteur de substitution de produits, basé sur des méthodes de Text Mining. R sur environnement Big Data.
transportTransport : modèles d’optimisation du taux de remplissage des moyens de transport en fonction des données clients, yield et météo. 6 TO de données. Modèle mixte et Machine Learning (GBM, RF). SAS in Memory sur plate-forme Hadoop.
gss Distribution spécialisée : analyse des sentiments basée sur les Posts Facebook, Twitter et sur le Blog de l’enseigne, via des méthodes de Text Mining.

Le + Soft Computing

Continuum de services : de l’analyse Data à la mise en opération Marketing (audit, segmentation, score, recommandation marketing, routage).

KM unique mis à disposition de nos consultants : présentation des nouvelles méthodes de Machine learning, routine sous SAS et R pour les moteurs de scores et les segmentations, veille et benchmark des nouvelles solutions (R Shiny, Dataiku, Amazon Machine Learning…).

Formation continue de nos consultants sur les bonnes pratiques, les nouvelles méthodes, les nouveaux outils.

Maîtrise des technologies : des outils du marché (SAS, SPSS, R…), quel que soit l’environnement (Oracle, Teradata, Netezza, Hadoop).

Expertise unique : des retours d’expérience variés (B2B et B2C, tous secteurs d’activité).

Souplesse dans le Delivery : intervention à la carte (régie, forfait, Centre de Services).

 

Chiffres clés

60 data scientists 80 segmentations / an 200 scores / an 10 méthodologies R&D / an 10 3 Tera de données gérées / an 20 ans d’expérience

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