Modélisation prédictive
La modélisation prédictive utilise des techniques statistiques, des algorithmes, de l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle pour prévoir des résultats futurs basés sur des données historiques. Elle répond à la question « Que pourrait-il se passer à l’avenir? » et a pour buts de :
- Anticiper des événements futurs et des comportements.
- Alimenter les décisions stratégiques en fournissant des prévisions basées sur des données.
Quelques exemples...
- Attrition et rétention
Prévision des probabilités de décrochage des clients et identification des actions à mettre en place pour améliorer la fidélité. - Cross sell/Upsell
Identification des clients cibles et des opportunités de ventes croisées ou de montée de gamme pour maximiser la valeur client. - Prévision des ventes
Utilisation de modèles statistiques pour anticiper les ventes futures, permettant une meilleure planification et allocation des ressources. - Valeur client à vie (CLV)
Estimation de la valeur totale qu'un client apportera à l'entreprise durant toute la durée de sa relation, permettant de prioriser les investissements en marketing et en service client. - Mix marketing
Évaluation de l'impact des dépenses marketing, tant numériques (online) que traditionnelles (offline), de même que des facteurs externes (saisonnalité, tendances économiques et concurrence) sur les ventes et de mesurer le ROI des différentes initiatives marketing. - Attribution
Évaluation des contributions de chaque point de contact numérique du parcours client à la conversion afin d'optimiser les investissements marketing.
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