SOCIÉTÉ R2C SYSTEM
Solution de Business Optimisation
MyDataBall
… mesure et optimise les activités de l’entreprise
par les technologies de fouille de données et les
modèles statistiques (datamining)
… crée du sens dans la mine d’information dont
vous disposez par les modèles mathématiques
(data recognition & knowledge discovery)
… audite et conseille sur la gestion de l’information
et l’aide à la décision pour accélérer la croissance
de l’entreprise (knowledge management)
2012 3
Catalogue Annexe
Risque stratégique
Risque opérationnel
Risque financier
Risque légal
Management du Risque
Première
ligne de
défense
5
●Optimisation & Risque : évaluations
Mesure du
risque
Gain ++
Gain --
Mesure d’optimisation
ROI -- ROI ++
Priorités
des actions
Positionnement et cartographie des actions répertoriées selon le risque
d’entreprise et le retour sur investissement
Stabilité
des actions
Mesurer les opportunités :
Projet
Management
Conduite du changement
Mesurer pour sécuriser
2012 6
Optimisation B2B & B2C
●La connaissance du client Marketing chirurgical
►Potentiel global et local
►Potentiel des agences
►Positionnement des clones des clients fidèles à
la marque
PROSPECTION
Marketing Direct Fidélisation Optimisé
Euros
Nb Clients
Moyens moteurs annuels par client
Coût unitaire de fidélisation
Seuil de rentabilité de
fidélisation
FIDELISATION
SCORE
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
Pro
pe
nsio
n à
co
nso
mm
er
ZONE
CIBLE
A
SURVEILLER
- +
+
-
A
MOTIVER
FIDELE
NIVEAU EQUIPEMENT
SIM
Dernier
contact
Nb
Client
Longueur
Chemin
Moyen
Marge
CA
Moyen
Marge
CA des
G
G /
PMG
Téléphone 188 1.01 67 78 44%
Téléphone 22 1.15 37 68 54%
Visite Agence 48 1 28 71 34%
Visite Agence 163 1.98 58 81 34%
Téléphone 98 1.87 19 37 49%
Total 519 1.402 41.8 67.0 43%
3) Vision optimisée de la structure PGM :
détection des meilleurs chemins de
communication optimisant la rentabilité des
temps commerciaux
2) Contribution de la structure PMG sur les canaux de
communication
1er contactCoût
Unitaire
Nb
Client
Longueur
Chemin
Moyen
Marge
CA
Moyen
Marge
CA des
G
G /
PMG
Téléphone 12 455 1.1 45 68 38%
Internet 3 39 2.12 28 34 45%
Visite Agence 185 54 2.68 12 16 12%
Courrier 29 266 2.01 50 56 11%
SAV 145 178 2.14 17 21 44%
Total 74.8 992 2.01 30.4 39.0 30%
●Gestion Multi Canal
►Optimisation des performances et du temps commercial
►Prospect / Client ; PRO / PRI 1) Segmentation PMG mesurant la contribution aux ventes
Estructura PMG
13.9%
26.8%
59.3%
41.1%
32.7%
26.3%
0%
20%
40%
60%
ALTO VALOR MEDIO VALOR BAJO VALOR
% Clientes. % Contribución al Negocio
AffinitéPackage 1 &
Package 2
Package 3 &
Package 4
Typologie 1 &
Typologie 424% 76%
Typologie 2 &
Typologie 364% 36%
Les autres 45% 55%
3) Packaging pour des clients ciblés
2) Détection des règles d’agrégation
●Fidélisation Cross Selling ►Marketing transactionnel : typologie client et affinité produit
►Innovation packaging produit
►Anticipation des plans de communication
Affinité Produit 1 Produit 2 Produit 3 Produit 4 …
Typologie 1 12% 24% 34% 30%
Typologie 2 35% 29% 29% 7%
Typologie 3 36% 41% 18% 5%
Typologie 4 23% 26% 47% 4%
Typologie 5 17% 27% 31% 25%
…
1) Mesure des affinités Client / Produit
2012 9
●Marketing de masse / Marketing analytique
Particuliers Univers Produit
Professionnels Univers Produit
Conquête Equipement à l’adhésion
Fidélisation Cycle de vie
National Potentiel de marque
Local Potentiel terrain Multi Canal
Cross Selling
●Processus Sinistre
►Optimisation des processus de gestion des sinistres
Segmentations Détection de règles
sinistres structurés
Mode 1.1 Mode 1.2 .
0 € X1 € X2 €
Mode 1.4
X3 k€
Mode 1.3.1 Mode 1.3.2
Mode 2 Priorité
2
Mode 3 Priorité
3
Priorité
1 Optimisation règles et coûts de gestion des sinistres Scoring Sinistre a l’affecter au meilleur mode de gestion
2012 11
●Tarification : étude RCC
Le modèle s’attache à prédire la probabilité de
gravité d’un sinistre RCC survenu
Portefeuille Survenance
d’un sinistre
RCC
Grave
2012 12
●Optimisation du mix
En fonction des produits et des typologies clients, on prédit sa valeur court, moyen et long terme.
43 667
39 77038 699
36 592 37 266 37 289
28 000
32 56334 502
28 223
32 68934 631
0
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
Cliente
s e
n S
ituació
n S
atu
rada
Debe c
recer
en fre
cuencia
Debe c
recer
en v
alo
r
Debe c
recer
en v
alo
r y e
n fre
cuencia
Vactual Vfuturo 1 Vfuturo 2
Potencialidad de crecimiento de la cartera de clientes BMW
2012 13
●Analyse de la valeur client
Défensif : ►La rentabilité client au cas par cas
►La mesure du niveau CHURN et détection des règles d’ATTRITION
►Offre spécialisée
Temps
Rentabilité : ►Marge CA actuelle par produit
►Satisfaction & Qualité Client
►SAV & SVA
Équipement, client et foyer : ►Potentiel réaliste
►Potentiel idéaliste
►Potentiel risque --
F
idé
lis
ati
on
+
+
Offensif : ►CA supplémentaire
►Équipement supplémentaire
►Satisfaction
2012 14
●Processus Marketing ► Optimisation des processus du marketing direct
DATAMART
Segmentations &
Scores sur les
Clients et les
Prospects
CIBLAGE
Sources Externes
SUIVI LANCEMENT
CANAUX
ELECTRONIQUES
ROUTEURS
Données
Opérationnelles
Réseaux)
DATAWAREHOUSE CRM
Fic
hie
r Nom
inatif c
am
pagne
CREATION
●Finance
►Time Series Data View (Ex : Dollar Against Yen)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1 25 49 73 97 121 145 169 193 217
model 2
model 5
model 9
model 10
model 13
model 14
model 17
model 19
model 21
Actual
ExpertMoney 6 Classes Energy 3.372E+001 Compression 90%
ExpertGlobal 2 Classes Energy 2.027E+001 Compression 96%
ExpertInfo 3 Classes Energy 2.619E+001 Compression 95%
Cluster 3 Classes Energy 2.373E+001 Compression 95%
Cluster 4 Classes Energy 2.025E+001 Compression 93%
<ALICE> 5 Classes Energy 2.111E+001 Compression 92%
<ALICE> 6 Classes Energy 2.163E+001 Compression 90%
<ALICE> 9 Classes Energy 2.134E+001 Compression 86%
SOFI 3 Classes Energy 1.847E+001 Compression 96%
Mesure de performance des classifications des modèles d’estimation temporelle
Factor 2
43210-1-2
Fa
cto
r 1
1
0
-1
SOFI
Exp-Clus t4Cl0: -Stat
is tics
Exp-Clus t4Cl-Cl1: +T
E -EE
Exp-AL1-Cl1: +Statis
tics
Optimisation : fusion de données stochastiques
0
10
20
30
1 101 201
model 21
Actual
Résultat : modèle d’estimation optimum
2012 16
●Analyse de la valeur projet
►Optimisation budgétaire et aide à l’arbitrage stratégique d’entreprise
►98 projets représentant 12 441 jh dont 10 538 jh Informatique Décisionnelle
►Scoring sur les enjeux donnant une valeur entre 0 à 10
►Résultats : 16 projets en négociation et anticipation des besoins de ressources et de compétences
Score Enjeux Projets 3 4 5 6 7 8 10 Total
Nombre Projets 51 9 15 15 3 3 2 98
% Nb Projet 52% 9% 15% 15% 3% 3% 2% 100%
Charge ID pure 1 865 1 073 1 344 3 471 215 2 181 188 10 338
% Charge IDE 18% 10% 13% 34% 2% 21% 2% 100%
Charge Informatique 2 367 1 345 1 835 3 950 245 2 475 224 12 441
% Charge Informatique 19% 11% 15% 32% 2% 20% 2% 100%
GROS > 50 jh 17 5 12 14 2 3 1 54
MOYEN > 10 jh 22 2 1 2 1 0 1 29
PETIT > 0 jh 12 2 2 0 0 0 0 16
Priorités
Forts Enjeux Faibles enjeux
52%
24% 23%
18%
23%
59%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
3 4-5 6-7-8-10
% Nb Projet
% Charge IDE
●RH ► Constitution de groupes de travail pour un projet d’entreprise
● Optimiser le choix des salariés (5 choix proposés) sous les contraintes :
1 mois pour communiquer aux salariés l’intitulé et le numéro du groupe
Mixité des groupes (civilité, ancienneté, métier, statut et position géographique)
Groupes : 20 salariés par groupe, 3 groupes maximum par thème (19 thèmes)
Nb Initial
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70
1) Répartition des premiers choix des salariés
Optimisation
Algorithmique
Répartition des choix
51.2
23.7
13.6
8.5
3
0
10
20
30
40
50
60
C1 C2 C3 C4 C5
%
3) Gains :
- en délai de communication
- optimisation des préférences des salariés
(51% des premiers choix)
- condition nécessaire à l’adhésion au
projet d’entreprise
Nb Optimisé
0
10
20
30
40
50
60
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71
2) 3000 salariés répartis en groupe de 20
●Qualité des données
2012 19
●Innovation réseaux
► Optimisation du réseau GAB
► Enquête et recueil d’informations autour de chaque succursale
► Distance à la concurrence et cannibalisation
► Paramètres de positionnement
► Marge et gain par GAB
► GAB à éliminer
► GAB à reconfigurer
► GAB à promouvoir
2012 20
●Optimisation potentiel local du réseau
Scoring de
Potencialidad
Optimisation des points de vente Positionnement Clients Fidèles Potentiel IRIS des points de ventes Distances au point de vente Potentiel global du point de vente Repositionner les panneaux publicitaires Marketing boite aux lettres
●Décisionnel ►Architecture technique et fonctionnelle des données d’entreprise
Pilotage Commercial
MARKETING PRODUIT Gestion
SAV
• Indicateurs
• Agrégats
• Entrepôt
• Indicateurs
• Agrégats
• Entrepôt
• Indicateurs
• Agrégats
• Entrepôt
• Indicateurs
• Agrégats
• Entrepôt
• Indicateurs
• Agrégats
Optimisation
Contrat / SAV
Gestion Commerce
• Indicateurs
• Agrégats
Optimisation
Enseigne / Client
• Indicateurs
Commerce
& Gestion
Optimisation & Analyse de la valeur
Enseigne / Client / Contrat / SAV
Optimisation Canaux
Commerciaux Optimisatio
n Client Optimisation Contrat Optimisation SAV
Architecture
Fonctionnelle
Datawarehouse
Données
manquantes
Univers
BO
Qualité
Données
Univers BO
Marketing
Diffusion
d’indicateurs
d’entreprise
Marketing
Datamart Marketing
Univers BO
Logistique
Diffusion
d’indicateurs
d’entreprise
Logistique
Datamart Logistique
Univers BO
Production
Diffusion
d’indicateurs
d’entreprise
Production
Datamart Production
Broadcast Agent
Système
Opérant
Architecture
Technique
Cartographie Utilisateur 10 domaines, 6 métiers, 3 zones
Démarches
-
Contacts
Produits
Gérés par
SI externes
Multi canal
Clients
Devis
-
Contrats
Structures
(STM +
Domus)
Gestion des
Ressources
Indemnisation
Trésorerie
et
Frais généraux
Recouvrement
et
Compte client
ZO
NE
SE
RV
ICE
●Urbanisation des informations, sécurité des données
Urbanisation
Libellé de la variable Coordonnée
SEGMENTATION PROFIL CLIENTS -0.39
ANALYSE PORTEFEUILLE -0.35
SYSTEMES DINFORMATION -0.34
METHODES ET OUTILS -0.31
Z O N E C E N T R A L E
PILOTAGE ECONOMIQUE ET TECHNIQUE 0.25
SERVICE ACTUARIAT 0.55
OUTILS ET SYSTEMES DINFORMAT ACTUA 0.55
SERVICE CONTROLE SINISTRES 0.75
Désignation de groupes homogènes sécurisés
www.R2C-system.com 2008 23
●Les Meta Données
●MOA : fichier qui répertorie
l’ensemble des fiches indicateurs par
métier
●MOE : un outil qui répertorie le libellé,
le nom de code SQL et les variables
qui composent la traduction de la
définition de la règle de gestion d’un
indicateur
Traduction
Répertorier
Nous restons à votre disposition …
Merci !
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