Exploiter le Big Data pour Fidéliser sa Clientèle

Le Datamining n'est pas de la statistique
Définition et finalité du Datamining
Classification des techniques de Datamining

Le Datamining, une technique adaptée à notre époque
Panorama des outils de Sales Force Automation (gestion automatisée de processus commerciaux), Business Intelligence (« ancêtre » du datamining), composantes prédictives
Conseiller sa DSI : outil open-source et outils commerciaux

Processus de collecte et d'exploration
Qualité et administration des données
Toute information est une donnée

Définir le problème métier à résoudre et les objectifs à atteindre
Les exceptions et les tendances
La relation client actuelle : un client tracé
Prédire le comportement des clients et des consommateurs

Exemple d’application :
scoring, geomarketing
Les attentes des entreprises et les réponses du Datamining
Exemples d'applications métiers :
CRM, industrie, traitement d'images, outils de collaboration
Keep Calm And Love your Customers
Crowdsourcing : collaborateurs, fournisseurs et tout l’éco-système
Partner Relationship Management : Définir son éco-système partenaire
SalesTeam et Mobile First

L’avenir est déjà là : la donnée suggère des pistes de croissance

Logiciel de datamining orienté opérationnel
Service dataviz de fouille de données (ex : parcours client)
Service d’étude flash des opinions des e-shoppers (en BtoC) :
2 business cases
Etudes de veille d’opinion continue
Service Cloud d'augmentation du taux de conversion des sites de e-commerce :
l'architecture Big Data utilisée pour générer la valeur attendue
Navigation sur un site " école " et PPT d'architecture