Data

• Marketing & Customer Engagement

  Valoriser les données pour accélérer l’efficacité des campagnes marketing

  • Sélectionner les données les plus pertinentes (data mining, référentiel de données)
  • Exploiter la data afin de soutenir les stratégies marketing : conversion, rétention, clustering
  • Quantifier le risque et établir des prédictions (churn, CLV)
  • Alimenter une stratégie CRM et marketing automation différenciante et personnalisée afin d’améliorer l’efficacité de l’entonnoir des ventes

• Prévision des opérations

  Exploiter les données pour anticiper les évolutions de business et adapter les ressources

  • Définir une approche itérative (POC, MVP) permettant l’identification et le développement d’opportunités créatrices de valeur
  • Automatiser les calculs de charge et de prévision de ventes (saisonnalité, impact des campagnes commerciales)
  • Identifier les risques et détecter les signaux faibles (anomalies, fraudes…) pour alerter et limiter les impacts opérationnels et financiers
  • Garantir l’observabilité des données

• Data Analytics

  Créer et exploiter des pipelines de données pour délivrer des insights percutants

  • Construire l’observabilité des données (mise en qualité des données, data lineage…)
  • Implémenter les schémas de transformation des données
  • Dégager les enjeux business (insights) par une analyse structurée des données (analyse exploratoires des données)

• Data Viz & BI

  Capter l’attention en racontant une histoire ciblée autour de la donnée

  • Accompagner les métiers dans l’expression de leur besoin (KPI, user stories…)
  • Proposer des solutions de datavisualisation lisibles et interactives
  • Prototyper des solutions techniques à partir de données qualifiées
  • Mettre à disposition des métiers les insights et dashboards d’aide à la décision
  • Construire un Data storytelling captivant et adapté à l’audience

• AI change management

  Accompagner la mise en place d’une organisation data-driven (acculturation data) et le développement des IA génératives

  • Expliquer le potentiel et les craintes liées aux IA génératives et LLM
  • Benchmarker des solutions ciblées (chatbot, generative analytics…)
  • Etudier les cas d’usage concrets des solutions IA
  • Sécuriser l’utilisation et pérenniser l’adoption des solutions IA