Les modèles d’analyse prédictive d'HLi Lab adaptables aux cas clients

HLi Lab a développé ses propres algorithmes d’analyse prédictive pour ses clients.

Les trois modèles réalisés par les data scientist d’HLi Lab :

• utilisent les données internes, externes open data et open map, le machine learning, l’imbrication d’algorithmes,
• restituent l’information sous forme d’interfaces de data visualisation,
• sont adaptables aux différents cas rencontrés par ses clients.

1 – Modèle d’analyse prédictive pour le churn et l’appétence des clients à une offre

Cette solution, Multidimensional Churn Analysis, MCA d’HLi projet labellisé par Cap Digital, permet de :

• prédire les clients qui vont partir à la concurrence,
• comprendre les raisons du risque de départ à la concurrence,
• prendre en compte les réclamations clients en temps réel pour réajuster le modèle de machine learning, apprentissage automatique,
• mettre en place des actions marketing sur les clients risqués avec un argumentaire adapté à leur profil,
• suivre l’efficacité des campagnes marketing et de réajuster leur ciblage si besoin avec une approche test & learn c'est à dire apprendre en testant,
• mieux orienter ses offres de produits et services, son (e-) marketing, son (e-) commerce pour éviter le départ de clients à l’avenir.

Churn ou attrition : la perte de clientèle ou d’abonné

2 – Modèle d’analyse prédictive pour la fraude  

Cette solution de prédiction de la fraude qui permet  de détecter la fraude à l’octroi de crédit est destinée aux établissements de crédit.

3 – Modèle de maintenance prédictive pour prévoir les incidents

Cette  solution de Maintenance Prédictive et d’Optimisation de l’Investissement (solution HLi MPOI), permet de :

• prédire les pannes sur les réseaux internet, d’eau, de gaz, d’électricité ou sur des équipements,
• remonter les alertes sur des incidents de logistique.