Attrition client

Comment limiter le taux de départ à la concurrence ?

Le churn ou départ à la concurrence des clients est un phénomène croissant. Cette plus grande volatilité des clients ainsi que la législation sur la concurrence obligent les entreprises à accentuer les actions de fidélisation. Pour être réellement efficaces, ces actions doivent être finement ciblées.

La plateforme AfterData identifie les clients présentant des signaux faibles de churn. La détection de ces clients se fait grâce à l’analyse de leur comportement : navigation web, consommation, échange avec le service commerciale, sensibilité à une offre concurrente…

Le ROI potentiel d’action « anti-churn » est la détection de 70% à 85% des clients sur le départ grâce aux algorithmes AfterData.

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Intention d'achat

Comment recommander le bon produit au bon moment ?

La recommandation joue un rôle essentiel dans la proposition de produits complémentaires mais également dans la sélection des contenus marketing à diffuser ou dans les promotions à adresser aux consommateurs.

La plateforme AfterData analyse l’historique de consommation, la fréquence d’achats, les associations de produits mais également les évènements externe qui influencent l’acte d’achat. Les algorithmes proposent en temps réel des produits à mettre en avant dans un site de e-commerce, dans un e-mailing ou une campagne print.

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Promotions (TPM)

Comment optimiser l’efficacité des actions promotionnelles ?

Dans la distribution, les produits promotionnels représentent une part croissante des quantités vendues allant jusqu’à 30% pour certains secteurs. Ces opérations ponctuelles présentent des risques de rupture de stock et de surproduction. La qualité des prévisions de vente a donc un fort impact sur le résultat des entreprises.

AfterData permet d’optimiser le mix produit / prix / mécanique promotionnelle et d’anticiper efficacement les quantités à produire ou à commander. Les prévisions sont basées notamment sur l’historique des promotions, l’assortiment fond de rayon, les accords nationaux…

Le ROI potentiel est de 20% de diminution des erreurs de prévision, 30% de diminution des invendus et 30% de croissance des volumes promotionnels.

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Segmentation clients

Comment définir des catégories de clients pour mieux les cibler ?

Dans un contexte où le coût d’acquisition et de fidélisation d’un client est de plus en plus cher, il est essentiel d’exploiter au maximum la connaissance des prospects et des clients.

La plateforme AfterData identifie les prospects à fort potentiel et permet d’anticiper les futurs besoins des clients actifs.

Cette segmentation est réalisée grâce à nos algorithmes de machine learning et les données que vous possédez : historique navigation sur le site web, interactions avec les services client et commercial, le foyer familial, la consommation passée…

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Lead scoring

Comment anticiper de taux de transformation d’un lead ?

Le lead scoring permet d’affecter automatiquement une note à un contact ou une entreprise. L’objectif est de prévoir le potentiel d’un prospect, son degré d’appétence et sa position dans le cycle de décision afin de moduler l’intensité des efforts commerciaux et la priorité de traitement des échanges.

La plateforme AfterData analyse les données socio-démographiques, les caractéristiques de l’entreprise, le comportement web des principaux contacts et le niveau de réactivité aux campagnes web. Ces informations sont automatiquement mises en corrélation avec les leads passés afin de déterminer en temps réel un score de concrétisation.

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Prévision des ventes

Comment anticiper les commandes et la production ?

La prévision des ventes conditionne la production, le stockage ainsi que les commandes. Surestimer les ventes conduit à des pertes et des coûts de stockage. Sous-estimer les ventes représente un manque à gagner et un risque de perte de clients.

Les algorithmes d’intelligence artificielle AfterData permettent de prédire les quantités vendues grâce aux campagnes promotionnelles, aux tendances de marché, aux actions de la concurrence ainsi qu’à la météo et l’historique de la consommation

ROI potentiel : diminution de 20% des erreurs de prévision et diminution de 30% des invendus

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Comportement frauduleux

Comment détecter automatiquement les comportements suspects ?

La digitalisation de l’économie permet un traitement rapide et parfois automatique des dossiers clients dans les domaines de la banque, l’assurance, le e-commerce… Cette rapidité de traitement rend très difficile la détection de fraudes ponctuelles.

Les réseaux de neurone de la plateforme AfterData détectent en temps réel des présomptions de fraudes afin de bloquer des opérations avant de subir les conséquences d’une tromperie.

Le ROI potentiel est de 40% à 75% de détection des fraudes.

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