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sociologie politique dans le sens plus restreint de distribution d'emplois publics contre des services rendus. Paquet et Wallot distinguent patronage 

1sur 9

SAS±3 DEC2015

2sur 9

TRANSAT

Un voyagisteinternational solidementinstalléau Canada, enFrance et au Royaume-Uni, qui offrechaqueannéeà quelque3 millions de touristes unemultitude de destinations et de formulesde voyages, partout dansle monde.

3,8 milliards CADet plus de 5000 employés,

Transat compte parmi les plus grands voyagistes au monde.

3sur 9

I·$1$IK6( G( G211e(6

LA GESTION DE CAMPAGNES

Christophe ROBERT

Directeur CRM

Chez Transat

4sur 9

PRÉAMBULE

I·H[SpULHQŃH ŃOLHQP

est devenue aussi importante que le produit lui même ! aussi à être reconnus dans leurs interactions avec nous en Agence comme sur

Internet.

Dans un monde connecté, proposer une communication et des offres non clients Canadiens et Européens.

5sur 9

Hôtel Famille

LE BON PRODUIT, AU BON CLIENT, "

dans le Sud ! Bonne

Personnalisation !

Hôtel pour Adultes

6sur 9

PRÉSENTATION DU CAS TRANSAT

Objectif :

Augmenter les ventes de voyages en communiquant de façon personnalisée et au bon moment avec les contacts qui sont probablement en période de réservation.

Problématique :

périodeprécise.

Le bon produit, au bon client, au bon moment !

7sur 9

LES 3 ÉTAPES CLÉS :

LA PRÉPARATION DES DONNÉES

du modèle statistique et composée de la variable dépendante et des variables explicatives.

LA CONSTRUCTION DU MODÈLE

Choix des modèles statistiques prédictifs adéquats (apprentissage supervisé), développement des modèles, tests des performances (ex : taux de mauvaise classification), sélection du modèle final

I·H03I$17$7H21 G8 02GËI(

du ciblage, retour sur la performance des campagnes

Étape1

Étape2

Étape3

8sur 9

Web

Emails

Centre

Agences

Mobiles

Socio-Démo.

Media sociaux

ÉTAPE1 ±LA RICHESSEDES DONNÉESCLIENTS

9sur 9

1-PRÉPARATION DES DONNÉES -COMBINER LES DIFFÉRENTES SOURCES

MULTI-SOURCES

Les différentes

sources de données sont utilisées simultanément. Cette

base contient des exemples de réservation de voyages précédents et des données supplémentaires

(par exemple socio-démographiques).

MULTI-FORMATS

‡Systèmes de réservation

‡Activités web (réservations,

emails)Internes

‡Données socio-démographiques

‡Activités web (navigation,

médias sociaux)Externes

SQL Server

Fichiers (csv, txt, xls "

Sources ODBC

10sur 9

1-PRÉPARATIONDES DONNÉES-SÉLECTION DES DONNÉES

RECHERCHE DES DONNÉES PERTINENTES

NETTOYAGE DES DONNÉES

Enlever les valeurs extrêmes et les valeurs aberrantes (ex : âge négatif) ou les traiter séparément

MODIFICATION DES DONNÉES

Création de données calculées (ex: période de temps) Remplacement des valeurs manquantes (ex : âges manquants)score sur les prénoms 004

002001

Base

Du bon sens et de la patience !

11sur 9

1-Choix des

modèles adéquats 2-

Construction

des modèles

3-Évaluation

des modèles

4-Sélection

du meilleur modèle

2-CONSTRUCTION DU MODÈLE

12sur 9

2-CONSTRUCTION DU MODÈLE

DÉVELOPPEMENT ET VALIDATION DU MODÈLE

Arbrede décision, support.sas.com

DÉVELOPPEMENT DE MODÈLES PRÉDICTIFS ADÉQUATS

TELS QUE :

Arbres de décisions

Réseaux de neurones

Régressions

ÉVALUATION DES MODÈLES

Généralisation du modèle (pas de surapprentissage)

Test de sélection (Ex : taux de mauvaise classification, Levier (Lift), HUUHXU TXMGUMPLTXH PR\HQQH "

SÉLECTION DU MEILLEUR MODÈLE

Utilisation de statistiques avancées sur les données choisies pour déterminer la meilleure prévision

13sur 9

IMPLANTATION DU MODÈLE

GESTION DE CAMPAGNE

RETOUR SUR LA PERFORMANCE

Y-a-t-il eu un achat ?

Remontée des achats et amélioration du modèle

MISE EN PRODUCTION

14sur 9

MERCI !

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