Soft Computing

Data Science

Le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle au cœur de l’amélioration de l’expérience client et de l’optimisation de la performance de vos dispositifs marketing tous clients tous canaux

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

data ikursparksasspssdatalabpythonadobe analyticscoherisat internetgoogle analyticssql servercloudera impalanetezzahivehadoopteradatacloudera

 

Extraits de références

mediasBanque : mise en place d’un moteur de recommandation personnalisée, en fonction de la demande de l’internaute et de sa navigation sur le site : algorithme, évolutions du site, montée en compétence de l’équipe interne sur Python.
tourismeTourisme : valorisation des données Web Analytics via l’analyse des parcours de conversion: audit, collecte et analyse des données et des parcours clients. Coaching des équipes internes sur les données Web Analytics.
transportAssurance : accompagnement Data Science à la valorisation des données sur une plate-forme Big Data : score à la volée, amélioration de l’efficacité d’un chat-bot, POC Text Mining…
telecoms Télécoms : formation aux méthodes et outils en Data Science, France et international.

Le + Soft Computing

Continuum de services : de l’analyse Data à la mise en opération omnicanal (audit, segmentation, score, moteur de recommandation, recommandation activation media et marketing).

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

Formation continue de nos consultants sur les bonnes pratiques, les méthodes, les outils, le Big Data.

Maîtrise des technologies : des outils du marché (R, Python, SAS, SPSS …), 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 50 segmentations & profiling Client / an 100 scores / an 10 méthodologies R&D / an 10 3 Tera de données gérées / an 30 ans d’expérience

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