Nos solutions de science des données

De plus en plus d’entreprises de toutes tailles prennent conscience de l’avantage compétitif que l’IA peut procurer, à condition de l’utiliser judicieusement. La data science peut vous être utile pour de nombreux d'aspects, notamment pour faire de la prévision ou de la classification automatique sur ce qui vous importe.

NLP picture

En Machine Learning, on peut par exemple prévoir le prix optimal auquel se vendrait un produit, ou bien encore déterminer si un client est susceptible d'être intéressé par tel ou tel contenu. La qualité du résultat dépendra souvent de la qualité des données plus que de l’algorithme sélectionné !

Exemple avec la prédiction de comportements

Admettons que vous vouliez lancer une campagne d’emailing pour proposer un nouveau produit à une longue liste de clients. Vous avez déjà beaucoup de données sur vos clients. Lors de votre prochaine campagne, vous décidez de faire appel à nous. Nous vous aidons à optimiser vos envois via un modèle qui tire partie de vos données pour prédire si oui ou non un client est susceptible de cliquer sur le lien et acheter le produit. Ainsi vous pouvez :

  • Cibler seulement ceux qui vont répondre positivement.
  • Conserver l’attention des autres clients pour un produit plus adapté.
  • Maximiser la valeur produit perçue par vos clients, et donc vos recettes.

Exemple avec la recommandation de produits

On créé un modèle qui va prendre en entrée des informations sur le client : précédents produits achetés, fréquence d’achat, tranche d’âge… Puis on en déduit la probabilité qu’il aime un autre produit en comparant ses caractéristiques avec celles d’autres clients. Deux profils très similaires auront tendance à être intéressés par des produits similaires. Cela a pour conséquence de:

  • Fidéliser les clients.
  • Réduire vos efforts publicitaires.
  • Augmenter vos recettes.

D’autres applications courantes que nous pouvons mettre en oeuvre pour vous :

  • Optimisation de prix
  • Détection de fraude (Banques, assurances)
  • Optimisation des stocks (eCommerce)
  • Classification automatique de produits

En fonction de vos besoins et de vos données, nous utiliserons des modèles de Machine Learning dits « classiques », qui suffisent la plupart du temps, ou bien des modèles « State-of-the-Art » basés sur les réseaux de neurones (Deep Learning).