Technologie

La solution ciblage prédictif par l'IA

La technologie SharkyData repose sur la capacité à développer des algorithmes personnalisés
répondant à une problématique définie.

Plus de 1200 sources de données extérieures

Le comportement de vos clients dépend des habitudes propres à chacun mais aussi de facteurs extérieurs. C’est pourquoi SharkyData ne se contente pas de vos données internes pour comprendre et anticiper les comportements d’achat. Nous enrichissons ces données internes de plus de 1200 variables extérieures (météo, insee, événements, etc…) pour permettre de définir des modèles d’inflexion.

Un apprentissage continu

Les modèles algorithmiques ainsi créés sont ainsi capables d’identifier et calculer le degré d’appétence des individus, qu’ils soient prospects ou clients, à l’offre, au produit ou aux sollicitations d’une entreprise.

Permettez vous de tester !

Sharky Data est le seul acteur en France à s’engager sur des prédictions fiables à 70% au minimum.

C’est simple, en dessous de 70% nous ne vous facturons pas la création du modèle.

Comment ça fonctionne ? Donnez-nous un jeu de données, en une semaine nous serons en mesure de vous dire si nous pouvons vous apporter des réponses fiables.

*Voir étape 4 de la modélisation

Exemple d'un cas client dans le processus de modélisation

  • Étape 1 : Définition de votre problématique en réunion de travail

Notre exemple : comment faire revenir des clients considérés comme perdus ?

  • Étape 2 : Transmission d’un jeu de données tests

Toute information est bonne à prendre, plus nous avons de données, plus le modèle sera fiable.       

  • Étape 3 : Enrichissement massif des données

Sharky Data dispose de plus de 1200 sources de données extérieures : météo, événements locaux, localisation, INSEE, réseaux sociaux…

  • Étape 4 : Création d’un modèle test et détermination de son taux de fiabilité

La base d’apprentissage comprend 75% des données propriétaires, et la base de test comprend 25% des données restantes. Les algorithmes vont analyser les données pour extraire un modèle prédictif spécifique à la question, et grâce à la base de test, la réponse envoyée peut être comparée à la réalité. C’est cette opposition qui engendre un premier indicateur de performance fiable.

  • Étape 5 :  Apprentissage du modèle spécifique à la question

Objectif : déterminer si le modèle sera capable de répondre à la question de façon fiable.

Si notre algorithme donne un résultat inférieur à 70% de taux de bonnes réponses comparés à vos données, nous ne travaillerons pas ensemble.

Si notre algorithme donne un résultat supérieur à 70% de taux de bonnes réponses comparés à vos données, nous nous engageons mutuellement à travailler ensemble.

  • Étape 6 : Scoring et chemin d’inflexion

Le résultat : Scoring avant Sharky Data = 45% | VS | méthodologie déterminée par Sharky Data – score après chemin d’inflexion = 72%

*Définition chemin d’inflexion : C’est le moyen optimal de faire passer un non appétant à appétant. Le chemin d’inflexion est composé de points d’inflexion qui sont les différents éléments ou les différentes étapes qui vont être à l’origine du changement de statut (de non appétant à appétant ou bien de moyen appétant à très appétant) de la personne, client ou prospect.

Exemple de chemin d’inflexion : envoyer un sms, le jeudi, le matin, entre 10h et 11h, message avec image, couleur rouge dominante, au client X00045.

Dans le cas de Sharky, le modèle algo donne deux types de résultats : un score d’appétence + chemin d’inflexion (et même : score d’appétence avant > chemin d’inflexion > score d’appétence après)

Voir les autres cas d’usages clients

Prochaines étapes

Pour en savoir plus, n’hesitez pas à poser vos questions à l’équipe