Machine learning et analytique avancée
Nous construisons des prévisions et des modèles sur les données dont vous disposez déjà, et nous vous disons quand une règle simple ou un reporting propre répondrait mieux à la question.
Les questions auxquelles nous aidons à répondre
- Pouvons-nous prévoir la demande par produit, par site ou par saison avec assez de précision pour planifier les stocks et les effectifs ?
- Quels clients sont susceptibles de racheter, et lesquels sont sur le point de partir ?
- Pouvons-nous repérer les remboursements, remises ou mouvements de stock inhabituels avant la clôture mensuelle ?
- Avons-nous assez de données pour un modèle, ou un meilleur reporting répondrait-il à la question ?
- Comment maintenir la précision d'un modèle une fois qu'il est construit ?
Ce que nous faisons
Prévision de la demande et du chiffre d'affaires
Des prévisions par produit, par site et par période, avec des fourchettes explicites, testées a posteriori face à une référence simple comme le profil de l'année précédente, et utilisées uniquement lorsqu'elles font mieux.
Segmentation et propension
Des groupes de clients selon le comportement d'achat et la valeur, et des scores de probabilité de rachat ou d'attrition, livrés sous forme de listes exploitables par le CRM et les plateformes publicitaires.
Détection d'anomalies
Des règles et des modèles qui signalent, pour revue avant la clôture de la période, les remboursements, remises et changements de prix inhabituels ainsi que les écarts de stock ou de trésorerie.
Conception et lecture d'expérimentations
Des tests avec groupe témoin et des tests A/B dimensionnés pour vos volumes, avec une significativité vérifiée par rapport à une hypothèse nulle simulée et corrigée du nombre de comparaisons effectuées.
Exploitation des modèles
Calendriers de réentraînement, suivi de la précision et documentation, afin qu'un modèle qui dérive soit repéré et corrigé.
- Comment démarre une mission avec THEFOCUSEn discuter avec nous
Notre approche
- 01
Vérifier d'abord les données
Les enregistrements sont contrôlés (exhaustivité, plages de valeurs, doublons) avant toute modélisation, et une source corrompue est remontée jusqu'à son origine.
- 02
Battre une référence simple
Chaque modèle est comparé à la règle ou à la moyenne que l'entreprise utilise aujourd'hui, et n'est conservé que s'il l'emporte sur des données qui n'ont pas servi à son entraînement.
- 03
Tester hors échantillon
La précision est mesurée sur des périodes ou des clients mis de côté, jamais sur les données ayant servi à construire le modèle.
- 04
Placer les résultats là où se prennent les décisions
Les prévisions, les scores et les alertes arrivent dans le fichier de planification, le rapport BI, le CRM ou la plateforme publicitaire que le décideur utilise déjà.
Résultats clients
Tout voirSecteurs concernés
Comment démarre une mission avec THEFOCUS
Le premier échange porte sur votre situation. Si notre intervention est pertinente, nous proposons un diagnostic cadré, avec un livrable défini, avant tout engagement plus important.
En discuter avec nous01
Un échange de travail
Quarante-cinq minutes avec la personne qui dirigerait la mission. Nous vous interrogeons sur la décision, les systèmes qui la sous-tendent et l'échéance.
02
Un diagnostic cadré
Un accès en lecture seule, un délai fixé et des conclusions écrites : ce que révèlent les données, ce que cela coûte et ce qu'il faut changer en premier.
03
Un plan exploitable
Les changements, les responsables, les indicateurs et les exclusions, par écrit. La même équipe construit et mesure ensuite, ou assure une passation propre.
- Une seule équipe responsable
- Ceux qui posent le diagnostic construisent aussi les systèmes et mesurent le résultat.
- Des partenaires choisis selon le problème
- Des spécialistes indépendants interviennent sur les volets qui le nécessitent, dans le cadre d'un contrat unique.
- Les données sources avant les tableaux de bord
- Commandes, grands livres et journaux sont rapprochés avant qu'une recommandation ne s'appuie sur eux.
Les questions des dirigeants
De combien de données a-t-on besoin pour le machine learning ?
Cela dépend de la question et du niveau de bruit du résultat. Nous vérifions d'abord le volume et la qualité, et nous disons clairement quand les données ne permettent pas de construire un modèle : une règle ou un reporting est alors le meilleur outil.
Pourrons-nous faire tourner les modèles nous-mêmes ?
Oui. Les modèles sont livrés avec le code, la documentation et un guide de réentraînement dans votre propre environnement, et nous pouvons former vos analystes à leur exploitation.
En discuter avec nous
Quelques informations nous permettent d'orienter votre demande vers l'associé compétent. Les champs facultatifs peuvent rester vides.