InfiniteInsight (KXEN), une acquisition récente de SAP, simplifie grandement l'entrée dans le monde de l'intelligence d'affaires prédictive pour les entreprises ayant des ressources analytiques limitées ou réduit drastiquement le déploiement de solutions prédictives pour les entreprises ayant des processus prédictifs établis. Cette conférence expliquera les applications de cet outil, démontrera sa facilité d'utilisation lors d'une démonstration sur la création de modèles prédictifs en marketing et survolera comment intégrer cet outil dans un environnement d'intelligence d'affaires existant.
2. Moi
› Michael Harand, Data Geek
BI Analyst
SAP Analytics Practice Lead
• SAP Lumira
• SAP Predictive Analysis
• SAP InfiniteInsight
Statisticien
3. Glossaire
› Intelligence d’affaires / Business Intelligence
Support pour prendre des décisions basées sur les données
› Analytiques / Analytics
Wikipédia: la découverte et communication des ‘patterns’ significatifs
Intelligence d’affaires, enrichie avec des méthodologies statistiques
› Analytiques prédictifs / Predictive Analytics
Prédire l’avenir avec l’historique de l’information
5. Agenda
› Qu’est-ce que c’est, SAP InfiniteInsight ®
› Cas clients
› Live Demo 1 «Pourquoi Raphaël»
Cibler des destinataires pour une campagne marketing
Prédire le Désabonnement (Churn)
› Live Démo 2 «Quoi offrir à Raphaël»
Analyse du panier d’achat
› Live Démo 3 «Les Amis de Raphaël»
Analyse d’un réseau social
6. Pourquoi SAP InfiniteInsight® ?
1. Prédiction agile pour les utilisateurs affaires
pas / très peu de
1. connaissances statistiques
2. interactions avec le département TI
3. interactions avec des spécialistes (statisticiens)
2. Prédiction efficace pour les utilisateurs avancés
grâce à l’automatisation à travers tout le ‘cycle de vie’:
1. Préparation des données,
2. Développement des modèles
3. Utilisation et interrogation
4. Intégration et déploiement
7. Prédiction agile
Connaissances
Affaires
Connaissances
Statistiques
• Beaucoup
• outils
standard
• Internes
? • Peu
• Outils très
spécifiques
• (externes)
standards
internes
9. Prédiction efficace
Extraction
Transformation
& Préparation
Selection des
Variables
Modélisation
Tests et
Validation
Application
Transformation
& Préparation
Modélisation Application
10. Demo 1: Segmentation
› But: Identifier Raphaël comme client prometteur.
› Scénario: Identifier les individus les plus inclinées à acheter
un nouveau produit pour une
campagne de marketing ciblée
› Techno: Classification
12. Cas client: Vodafone
Industrie: Telecom (plus grand operateur du monde)
Résultats accomplis:
› Baisse du taux de désabonnement (churn) annuel à 12%
› Campagnes de rétention et de fidélisation sur
7 milliards de transactions pour 30 millions clients
› Accompagner le client a travers tout son cycle de vie
avec ‘next-best-action marketing’
13. Cas client: Eldorado
Industrie: Commerce de détail
Résultats observés:
› Création de 500 modèles prédictifs par mois
assortment planning, shelf replenishment, pricing and promotion analysis,
store clustering, store location selection, sales and purchasing planning
› Précision de 82% en prévision des ventes
› Et d’autres…
Barclay`s, Sears, Walmart, Campagne du Président Obama, American
Automobile Association, Belgacom
14. Désabonnement (Churn)
› Approche semblable à celle pour la segmentation
› Problématique: transformation des données
16. Modules
› Explorer
Intégration
› Modeler
Création
Utilisation
Déploiement
› Social
Analyse des réseaux
› Recommandation
Règles d'association
17. Démo 2: Shopping Basket Analysis
› But: Identifier les produits intéressants pour Raphaël
› Scenario: « People who were looking at A were also … »
« next best action » (rétention)
› Techno: Règles d’association (Association Rules)
18. Démo 3: Réseaux Sociaux
› But: Connaître le réseau de Raphaël
› Scénario: Identifier des communautés et
regroupements dans un réseau social
› Module: Social
Notas do Editor
Je vous présente …. Mon ami Raphael!
Raphael est un bon client..
Raphael reçoit un appel de son operateur telecom.
Ils appellent pour lui offrir une nouvelle option pour son forfait: le double des minutes incluses pour juste 10$ de plus.
Le vous laisse deviner s’il a accepte l’offre ou pas et je vous donne un peu de materiel pour une décision éclairée..
KXEN…
Ce groupe devrait être ceux qui utilisent un produit prédictif .. les vrais experts des données, les utilisateurs affaires. Par contre, il n’ont pas toujours les connaissances statistiques.
Équilibre entre la précision et la rapidité…
A confusion matrix is used for classifying results into actual and predicted information.
Est-ce que vos pensez que Raphael a accepté l’offre? …. La réponse est … NON.
Mais la compagnie avait plus qu’une chose à offrir …
Pas seulement dans pou les télécoms, mais très populaire dans plusieurs industries est la notion du churn ou désabonnement, et je n’ai pas une démo pour ce sujet, parce-qu’il s’agit (plus ou moins) de la même approche que celle qu’on vient de voir.