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AI Analytics | Praxidia

AI Analytics

L’analyse avancée peut vous donner les moyens d’élaborer des stratégies pour des avantages commerciaux garantis. Nous vous aidons à fournir une expérience client cohérente et personnalisée, basée sur des connaissances sur les clients via divers points de contact.

La hausse des niveaux de concurrence dans la majorité des marchés, ainsi que des niveaux de maturité du client (accès aux informations à partir de plusieurs sources) entraîne une instabilité accrue dans les marchés.

Par rapport au passé, les clients peuvent désormais comparer plus facilement les produits/services et décider de changer de fournisseur pour un produit/service donné.

Dans cet environnement concurrentiel, il devient fondamental de « prendre la bonne décision » et d’anticiper les besoins et les comportements des clients.

L’IA peut soutenir les stratégies commerciales des entreprises : passer d’un « processus simplifié » à un « processus amélioré » peut offrir à l’entreprise des données d’analyse en temps réel, menant à des conclusions fiables, orientées sur ces données, pour enfin donner lieu à des décisions commerciales précises plus rapides.

COMMENT NOUS POUVONS ÊTRE UTILES

 L’analyse avancée peut vous donner les moyens d’élaborer des stratégies pour des avantages commerciaux garantis. Nous vous aidons à fournir une expérience client cohérente et personnalisée, basée sur des connaissances sur les clients via divers points de contact.

NOTRE APPROCHE

 ANALYSE DESCRIPTIVE/REPORTING & BI

Notre suite Reporting & BI fournit des informations exploitables au moyen de rapports et de tableaux de bord intuitifs afin d’aider les dirigeants et les responsables à prendre des décisions commerciales éclairées. Un processus E2E qui commence par la collecte de données, la validation des données et la qualité des données et qui se termine par une présentation et des tableaux de bord des données efficaces vous offrira une veille économique et des connaissances exploitables.

Nos solutions vous permettent de filtrer, trier, analyser et visualiser des données sans impliquer d’équipes de veille économique ou d’informatique. L’utilisation d’outils leaders du marché et de l’expertise du secteur en matière de veille économique et d’analyse commerciale contribue à faire du reporting une partie du processus décisionnel stratégique pour plusieurs difficultés commerciales.

Les cas d’usage les plus communs en analyse descriptive sont :

ETL/GESTION DES DONNÉES : passer de bases de données plates à des informations utiles, afin d’extraire de la valeur de ces données et assurer une bonne prise de décisions commerciales 

ÉVALUATION DES DONNÉES : engager les parties prenantes client et explorer les sources de données client pour décider des cas d’usage commerciaux les plus pertinents et de la solution d’analyse la plus appropriée

ENRICHISSEMENT DES DONNÉES : utiliser des sources de données extérieures et non standard pour améliorer la qualité des informations détenues et trouver le bon profil client 

ANALYSE DE PANIER DE MARCHÉ : trouver les affinités de produit afin d’établir la bonne stratégie marketing (prix, promotions, publicité, etc.) et identifier les opportunités de vente complémentaire

REPORTING/DASHBOARDING : notre suite Reporting & Dashboarding fournit des informations exploitables au moyen de rapports et de tableaux de bord intuitifs afin d’aider les dirigeants et les responsables à prendre des décisions commerciales éclairées.

ANALYSE DIAGNOSTIQUE/ANALYSE DES CAUSES RACINES

Il s’agit d’une méthode puissante qui vous permet d’optimiser vos processus en analysant les causes racines d’un comportement donné. L’analyse diagnostique consiste à examiner un score de satisfaction client (CSAT)/NPS ou des comportements réels tels que l’attrition/les plaintes, révélant les causes racines et quantifiant l’impact de certaines variables. Des scénarios de simulation sont mis en œuvre avec des outils de simulation afin de vous fournir des connaissances exploitables susceptibles d’accroître le NPS ou généralement améliorer les indicateurs clés de performance opérationnels. Une phase de conseils gérée par nos experts du secteur prend en considération les découvertes de l’analyse quantitative pour améliorer les processus d’expérience client avec des actions stratégiques à long terme.

Les cas d’usage les plus communs en analyse diagnostique sont :

ANALYSE DES CAUSES RACINES : chercher à révéler les causes profondes de comportements des clients et assurer une bonne prise de décisions commerciales

MODÉLISATION DU MARKETING MIX : estimer l’incidence (en matière de retour sur l’investissement) des leviers de marketing sur les ventes et mettre en place les bonnes stratégies commerciales et marketing

ANALYSE DE TEXTE : extraire des informations utiles (modélisation thématique et sentiment) à partir d’un texte non structuré, en utilisant une approche scientifique cohérente et des algorithmes avancés

SEGMENTATION/PERSONAS : créer une segmentation centrée sur le client et un portrait-robot du client, afin de définir l’offre de positionnement et de marketing mix de l’entreprise

ANALYSES PRÉDICTIVE ET PRESCRIPTIVE

Notre suite d’analyses avancées est axée sur les événements et comportements futurs afin de prévoir les effets de changements potentiels au sein des stratégies commerciales. Elle aide les marques en matière d’acquisition de clientèle, montée en gamme, vente complémentaire, rétention, résolution des plaintes et reconquête.

Nous disposons de programmes et d’outils technologiques pour une prévision et une prédiction interactives du comportement et des préférences client ; nous aidons en conséquence les marques à aligner leur stratégie de ventes et marketing pour augmenter les ventes, entraîner la conversion, améliorer les collectes, réduire l’effort client et les coûts de rétention. L’analyse prédictive devient une analyse prescriptive avec la solution Knowledge Services de Teleperformance, car la prédiction est axée sur l’implémentation d’actions ciblées sur le client, personnalisée selon les besoins du client.

Les cas d’usage les plus communs en analyses prédictive et descriptive sont :

Prédiction du comportement client : prédire le comportement client (montée en gamme/vente complémentaire, rétention, etc.) afin de définir les bonnes stratégies – actions tactiques ou stratégiques. Exemples d’applications :

Acquisition de ventes

Montée en gamme

Vente complémentaire

Gestion des plaintes

Rétention/Anti-churn

Reconquête

Prévision des volumes : comprendre les causes racines des volumes et améliorer la précision des prévisions, afin de planifier la charge de travail de manière appropriée

Analyse des enquêtes/Modèles de transition : enrichir les sources de données de l’analyse prédictive et tirer parti des études de marché pour projeter les informations collectées sur un échantillon de clients sur l’ensemble de la clientèle (p. ex., intention d’achat d’un nouveau produit)

IA ET APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Notre expertise en intelligence artificielle et en apprentissage automatique cible principalement le développement de programmes informatiques en mesure d’exécuter les tâches computationnelles comme des humains/agents sans intervention humaine, en servant les clients finals tout au long de leurs parcours client.

Notre étroite collaboration et l’intégration avec les opérations d’externalisation des processus d’affaires du groupe Teleperformance, ainsi que notre implémentation précoce de l’IA, de l’apprentissage automatique (ML) et de NPL faisaient partie du développement d’assistants virtuels propulsés par l’intelligence artificielle sur des canaux basés sur la voix et le texte, et de l’automatisation robotisée des processus (RPA) cognitive afin d’automatiser les processus commerciaux de contact avec les clients et de back-office.

Tandis que ces technologies mûrissent, Teleperformance Knowledge Services et le groupe Teleperformance ont de plus en plus recours à l’IA et au ML dans tous les domaines d’applications commerciales et orientées vers le client, et élaborent des cas d’usage dans différents secteurs.

Parmi tous les cas d’usage, nous nous concentrons sur un petit nombre de modèles que différents clients peuvent mettre en place en mode combiné pour la plupart des applications avancées d’IA :

  • automatisation avec RPA cognitive et systèmes autonomes, afin de réduire au minimum la main-d’œuvre humaine, p. ex. mémoire collective, génération de connaissances, manipulation des données, etc. ;
  • robots conversationnels capables d’interagir avec les humains par interaction et conversation naturelles, notamment sous forme écrite, par image, voix et texte ;
  • moteurs de prise de décisions orientés sur les objectifs pour trouver des solutions optimales aux problèmes selon une approche « essayer et apprendre » ou pour prédire les résultats futurs sur la base des schémas appris et des enseignements issus des données d’interaction et de conversation, ainsi que d’autres sources ;
  • personnalisation visant à développer un profil d’individus unique (p. ex., employés, clients, utilisateurs, etc.) afin de personnaliser la manière dont les marques et les organisations s’engagent envers eux et commercialisent pour eux, en matière d’attention, de recommandations de produits, etc. ;
  • reconnaissance de la voix/du discours, vidéo, image et texte ou toute autre source de données non structurées, afin d’identifier, de reconnaître et de segmenter ces sources pour collecter des renseignements.

ÉTUDE DE CAS – 1
SERVICES PUBLICS

PROBLÈMES
Réduire le taux d’attrition, retenir les clients les plus rentables à un coût approprié et augmenter le retour sur l’investissement du programme

SOLUTION
Solution d’analyse prédictive Teleperformance Knowledge Services : créer un modèle prédictif pour l’identification mensuelle des clients qui sont suffisamment mécontents pour mettre fin au contrat de fourniture d’électricité.

RÉSULTAT
Attrition client réduite de 20 %, coûts de rétention 50 % inférieurs aux coûts d’acquisition (50 € contre 100 €). Valeur générée (calculée sur la base de la valeur vie client) : 8,6 millions d’euros

COST OF RETENTION

COST OF AQUISITION

ÉTUDE DE CAS – 2
BANQUE

PROBLÈMES
Réduire le taux de plaintes, augmenter l’expérience client, maintenir les frais d’exploitation et le retour sur l’investissement du programme sous contrôle

SOLUTION
Solution d’analyse prédictive Teleperformance Knowledge Services : créer un modèle prédictif pour l’identification hebdomadaire des clients qui sont suffisamment mécontents pour envoyer une plainte par écrit.

RÉSULTAT
Plaintes réduites de 58 % et expérience client augmentée de 31 %

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