La modélisation permet d’expliquer un comportement

Essentielle pour une meilleure connaissance et compréhension du client, le Data Mining transforme les données en action, et permet de tirer des conclusions fiables sur les faits actuels et les évènements futurs. Le Data Mining est une méthode de recherche et d’exploitation de données qui permet, grâce à l’élaboration d’un algorithme mathématique, de détecter des règles inconnues ou cachées qui permettent d’identifier les tendances de marchés et les profils de clients, pour ensuite prévoir comment ils vont évoluer dans le futur.

Les modèles prédictifs effectuent un ensemble de micro-décisions sur des volumes important de données sur un grand nombre de clients. Cela permet d’analyser des informations associées, par exemple en recensant les habitudes de consommation et les profils de la clientèle. Ces micro-décisions alimentent alors les outils opérationnels, optimisent les contacts, et augmentent la rentabilité.

Extraire – Analyser – Prédire

• Quel sera le prochain achat de mon client ?
• Quel pourcentage de ma clientèle envisage de passer à la concurrence ? Comment la retenir, et à quel coût ?
• Puis-je, avec un minimum de risque, accorder ce crédit ?
• Pour quelle cible ma campagne de Marketing Direct sera-t-elle rentable ?

Qu’est-ce qu’une donnée intelligente ?

La plupart des entreprises n’ont pas développé d’intelligence client, et n'ont donc pas la possibilité de mettre en adéquation leur stratégie avec les attentes du marché. Une donnée intelligente permet de prévoir les comportements, de dialoguer avec chaque client en rendant chaque interaction en phase avec ses besoins, ses attentes, … ou de les anticiper ! En un mot, elle rend possible la personnalisation de la relation. A partir de l’historique des informations disponibles sur le client, le Data Mining détermine par une analyse statistique des relations entre données si elles sont de nature à prédire, avec la meilleure fiabilité possible, le futur comportement d’un client et la stratégie de l’entreprise à son égard: abandon, fidélisation, ‘Part De Client’, rétention, re-conquête, …

Les données doivent être disponibles, organisées, analysées, interprétées et distribuées d’une manière efficace pour la prise de décision. L’analyse des données, la statistique décisionnelle et le Data Mining occupent une position centrale dans le processus décisionnel de l’entreprise. Il est désormais essentiel, avant toute prise de décision, d’acquérir la capacité d’analyser une masse considérable d’informations.