Ce que les données peuvent faire pour vous
Vous disposez d'une masse de données sur vos clients, sur vos ventes, vos factures, les historiques d'appels, etc. Vous avez marre de ces rapports trimestriels qui disent toujours la même chose ou presque. Je vous invite à lire à ce poste et à découvrir comment ces données peuvent servir à améliorer votre business et votre entreprise.
Gérer une entreprise c'est géré ses clients. Plus de clients est synonyme d'augmentation de profits pour l'entreprise. L'augmentation de profits peut passer par:
La science des données peut aider le Marketing "traditionel" dans ces 03 directions en utilisant les techniques appelées Apprentissage Automatique de la Machine ou Machine Learning (ML). Un example est de prédire si un client à qui on présente un produit A peut avoir un intéret pour ce produit ou pas. Pour cela, les techniques de ML ont besoin d'examples comme des historiques de clients qui ont déjà acheté les mêmes produits, leurs caractéristiques et bien d'autres.
L'analyse de ces exemples permettent de dégager des structures cachées i.e non visible à l'oeil nu et dont l'intuition du Marketeur ne saurait deviner (du moins en un laps de temps raisonnable). Or le temps c'est de l'argent!
La connaissance de ces structures cachées permettent alors de faire de la prédiction sur des variables d'intérêt. Nous allons détailler comment ces prédictions peuvent servir dans un contexte de Business
Il existe 02 facteurs qui affectent le nombre de clients:
Il est important, dans l'entreprise, de pouvoir anticiper la perte de client ou churn afin d'intervenir au moment opportun. A cet effet, on aura besoin des historiques de clients, leurs interactions avec les différents produits de la société et pour chaque client, on regarde la probabilité qu'il se désabonne ou ne consomme plus un produit donné.
Les clients les plus "importants" mais qui présentent un risque de quitter seront solliciter à travers des offres spéciales ou ciblées à leur propre besoins.
Il est aussi important de quantifier l'apport des nouveaux clients dans le profit de l'entreprise et ainsi de prédire le revenu futur de l'entreprise en utilisant les données clients. C'est ce qu'on appelle le lead scoring
Avec la science des données, on peut également prédire le retour sur investissement d'une campagne publicitaire. En effet, le Data Scientist peut observer l'effet de la campagne publicitaire sur les indicateurs de l'entreprise.
Servir ses clients c'est leur proposer des produits et services pour lesquels ils sont suceptibles d'être intéréssé mais surtout adaptés à leur budget. A cet effet, on utilise des indicateurs de ventes sur le couple produit client de tel sorte que lorsqu'un nouveau produit est lancé, qu'on puisse cibler au mieux les consommateurs potentiels.
On peut également essayer d'optimiser les prix des produits en analysant leur caractéristiques avec le nombre des ventes. Ainsi, on pourra quantifier l'impact sur le revenu (Prix x Nombre de ventes) d'un changement de caractéristiques des produits et voir quelle combinaison de produits et de prix serait la plus adaptée.
Ici, on veut améliorer les opérations de l'entreprise afin de diminuer le coût. Bien souvent,servir les clients plus efficament se traduit par bien les servir. Etre capable d'anticiper les besoins et les problèmes des clients vis à vis des services ou biens fournis par l'entreprise.Bien entendu, on aura une nouvelle fois besoin de données.
Une des taches les plus importantes, dans ce domain est de prédire la demande pour un produit ou un service. Une entreprise qui vend des biens périssables,doit optimiser ses stocks pour ne pas se retrouver en situation de surproduction en période de faible demande ou en rupture de stock en période de fête par exemple.
L'automatisation des taches fait gagner du temps à l'entreprise. Par exemple, le credit scoring effectue des analyses de risques dont le produit sera de dégager un profil d'individu solvable ou non (si une banque). Cette analyse est importante avant de se lancer dans de nouveaux projets couteux et qui prennent du temps.