1. Mieux exploiter ses données
pour augmenter ses ventes
avec Microsoft Data Mining
Musée de La Piscine,
Roubaix, le 24 Septembre 2010
Gael Duhamel
René Lefébure

2. Présentation du
data mining

3. Définition du Data Mining
Le data mining se
propose de transformer
en information,
ou en connaissance,
de grands volumes de
données.
Data-vore !
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4. Définition du data mining
Le data mining s’applique à mettre en
évidence …. ce qui est parfois inconnu.
Gourou mining !
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5. Plus basiquement …….
Le data mining permet de :
- Classer (pour trouver des cibles ayant
des meilleurs taux de retour)
- Estimer (pour modéliser un
comportement avec des scores)
- Segmenter (pour regrouper les clients
dans des groupes homogènes)
- Associer (pour définir et animer des
gammes de produits)
- Prévoir (pour anticiper sur les
variations de volume )
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6. Les apports en terme de performance
Un des principaux
apports du data mining
est d’améliorer la
performance des
entreprises.
Les retours sur
investissement sont
compris entre
30 et 300 % !
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7. Témoignage
Mécanisme de Relance Prospect monabanq. :
• Beaucoup de campagnes de recrutement annuelles (« temps
forts »)
 créations de prospects par vagues
• La souscription est conditionnée par le fait que le prospect renvoie
le contrat…
 mécaniques de relance des prospects pour les inciter à
retourner le contrat
Problématique d’optimisation des relances :
• Tous les prospects n’ont pas la même propension à retourner leur
contrat. Il n’est donc pas judicieux d’appliquer la même pression en
terme de relances téléphoniques à tous les prospects.
 mise en place de scores de relances
Résultats :
• +35% sur le taux de retour
7
28/09/10

8. Présentation des
applications

9. Les Parcours Valeur
Le data mining permet de reconnaître, décoder et
modéliser le Parcours de clients prioritaires
Les Parcours Valeur combinent « Valeur Client » et
« Processus Marketing et Commerciaux »
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10. La personnalisation
La personnalisation
du contenu
fait correspondre
des profils des clients
avec
des « offres produits »
afin d’augmenter
le taux de conversion
et le
« cross selling »
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11. Amazon : home page le 15/09
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12. Amazon : recherche le 15/09
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13. Amazon : cross selling le 15/09
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14. Amazon : homepage le 22/09
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15. Amazon : historique de navigation
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16. Présentation de
la problématique

17. Il y a un problème ?
Mais si c’est si puissant …
Pourquoi ne le voit-on pas
plus souvent ?
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18. La réalité (1)
C’est quand même
plus simple de gérer
« de la masse » !
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19. La réalité (2)
C’est quand même
moins couteux de gérer
« de la masse » !
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20. La réalité (3)
Mais ca finit par lasser
surtout les cibles
prioritaires
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21. Présentation de
la solution Microsoft
Data Mining

22. Présentation du cas
Mettre une image de ticket de Caisse
L’homme et « la machine »
La démonstration :
L’homme et la Machine !
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23. C’est Excel !
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24. C’est riche !
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25. C’est Puissant !
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26. C’est visuel !
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27. C’est clair !
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28. Présentation de
l’industrialisation de
la connaissance client

29. What’s new ?

30. Présentation
Gaël Duhamel

31. Customisation des modèles de mining
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32. Réseau de dépendance
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33. Exemple de requête DMX
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34. Des questions ?
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35. merci
René Lefebure
Directeur CRM multi-canal
rlefebure@altima.fr
Tel : 06 86 37 64 27 www.altima.fr