Durée: 6 mois
Nombre de leçons: 33
Rubrique: Analyste CRM relation client
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