Analyse Prédictive et Scoring Client
Durée: 0 h 54 min
Nombre de leçons: 33
Rubrique: Analyste CRM relation client
Contenu de la Formation
Le programme de formation sur l'analyse prédictive et le scoring client explore les concepts, les techniques, et les outils nécessaires pour prédire les comportements des clients et attribuer des scores. Voici une synthèse des points abordés :
Le programme commence par une introduction à l'analyse prédictive, expliquant sa définition, ses concepts de base, son importance en CRM, et ses applications pratiques. Les fondements du scoring client sont ensuite abordés, incluant sa définition, ses objectifs, ses avantages, et les différents types de scoring.
La collecte et la préparation des données sont explorées, couvrant les sources de données, les techniques de collecte, ainsi que la préparation et le nettoyage des données. Les techniques et outils d'analyse prédictive sont abordés, incluant les méthodes statistiques, les algorithmes d'apprentissage automatique, et les outils courants comme Python, R, et les logiciels de CRM intégrés.
La modélisation prédictive est expliquée, avec le choix du modèle adéquat, la construction et l'entraînement du modèle, ainsi que la validation et l'évaluation des modèles. La mise en œuvre du scoring client est abordée, incluant la définition des critères de scoring, l'attribution des scores aux clients, et l'utilisation des scores pour des actions marketing ciblées.
Des études de cas et des exemples pratiques sont présentés pour illustrer l'utilisation de l'analyse prédictive et du scoring client par des entreprises, ainsi que les résultats et bénéfices observés. Les défis courants et les meilleures pratiques pour une analyse réussie sont également discutés.
Enfin, le programme conclut avec un récapitulatif des concepts clés et des ressources supplémentaires pour approfondir le sujet.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre la définition et les concepts de base de l'analyse prédictive.
- Identifier les applications pratiques de l'analyse prédictive en CRM.
- Collecter et préparer les données nécessaires pour l'analyse prédictive.
- Appliquer des techniques et outils d'analyse prédictive.
- Construire et évaluer des modèles prédictifs.
- Mettre en œuvre le scoring client pour des actions marketing ciblées.
- Analyser des études de cas pour comprendre les applications pratiques de l'analyse prédictive et du scoring client.
Conditions d'Admission
Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Aucun prérequis académique spécifique n'est nécessaire.
- Aucun entretien de sélection n'est requis.
Modalités de Formation
Le programme proposé par Learnr est conçu comme une autoformation, permettant à chacun d'apprendre à son rythme. Les cours sont accessibles en ligne 24h/24 et 7j/7, offrant une flexibilité totale pour s'adapter aux emplois du temps variés des apprenants.
1. Introduction à l'analyse prédictive
1.1. Définition et concepts de base
1.2. Importance de l'analyse prédictive en CRM
1.3. Applications pratiques de l'analyse prédictive
2. Fondements du scoring client
2.1. Qu'est-ce que le scoring client ?
2.2. Objectifs et avantages du scoring client
2.3. Différents types de scoring (comportemental, transactionnel, etc.)
3. Collecte et préparation des données
3.1. Sources de données pour l'analyse prédictive
3.2. Techniques de collecte de données
3.3. Préparation et nettoyage des données
4. Techniques et outils d'analyse prédictive
4.1. Méthodes statistiques de base
4.2. Algorithmes d'apprentissage automatique
4.3. Outils et logiciels courants (Python, R, logiciels de CRM intégrés)
5. Modélisation prédictive
5.1. Choix du modèle adéquat
5.2. Construction et entraînement du modèle
5.3. Validation et évaluation des modèles
6. Mise en œuvre du scoring client
6.1. Définition des critères de scoring
6.2. Attribution des scores aux clients
6.3. Utilisation des scores pour des actions marketing ciblées
7. Études de cas et exemples pratiques
7.1. Études de cas d'entreprises utilisant l'analyse prédictive et le scoring client
7.2. Résultats et bénéfices observés
8. Défis et meilleures pratiques
8.1. Défis courants dans l'analyse prédictive
8.2. Meilleures pratiques pour une analyse réussie
9. Conclusion
9.1. Récapitulatif des concepts clés
9.2. Ressources supplémentaires pour approfondir le sujet