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Matinale Orange Business Data Intelligence

Actualités
24th February 2016

Présent à la Matinale Data Intelligence d’Orange le 18 février dernier, dédiée à comprendre comment l’analyse intelligente de la data peut devenir un puissant levier de croissance économique, Webhelp Insight & Analytics est intervenu dans le seconde table ronde de la matinée en compagnie d’Erwan Le Pennec, professeur associé à l’Ecole Polytechnique et  Claude Riwan, Responsable Cellule Score Orange. 

 

Le thème : Anticiper et piloter efficacement grâce à la science des données, l’analyse prédictive, le machine learning.

 

Invitée pour apporter son point de vue sur l’Analytics au service de la Relation Client, Virginie Marco, Directrice de Développement de Webhelp Insight & Analytics, le département de Data Science au sein de Webhelp, a pu revenir sur l’un des succès de Webhelp en RH Analytics.

 

Ce programme s’inscrit dans la continuité de l’expertise en datamining de Webhelp au service de l’optimisation des opérations de Relation Client de nos partenaires. Depuis 2 ans, Webhelp exploite également les dernières avancées du machine learning.

 

Qu’apporte cette technique d’apprentissage automatique (Machine Learning) dans la relation client ?

 

Le machine learning et l’analyse prédictive de manière générale permettent de mieux prévoir et de mettre en place des stratégies d’actions concernant par exemple :

·         Les volumes de c
ontacts

·         Les ventes

·         La rétention client

·         La performance des conseillers

 

Pour revenir sur le cas d’application RH Analytics, le Machine Learning a permis de créer à partir de centaines de variables des dizaines de milliers d’agrégats plus rapidement et efficacement qu’avec les méthodes traditionnelles d’analyses. Webhelp applique à ses propres besoins les méthodes Insights & Analytics qu’il propose à ses partenaires.

 

Points d’attention pour se lancer dans la Data Science :

·         Bien cadrer le besoin métier et préparer les données pertinentes 

·         Proposer un modèle « actionnable » en production : Anticiper les actions à mener sur le terrain suite aux recommandations
des Data Sciencists 

·         Gérer la conduite du changement : le succès d’un projet de Data Science repose toujours sur un facteur humain d’adoption des modèles.

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Article par: admin

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