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PRÉSENTATION D’AXYS CONSULTANTS
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AXYS EN QUELQUES MOTS
NOS FILIALES
240consultants
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NOS ASSETS
Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription3 | 23/11/2020 |
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3. De la modélisation au déploiement avec Alteryx
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CAS CLIENT – OPÉRATEUR TELECOM
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RISQUES ENCOURUS PAR RAPPORT À LA
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▪ Orientation vers un moyen de paiement
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription5 | 23/11/2020 |
CAS CLIENT – OPÉRATEUR TELECOM
#1
IDENTIFIER LES CLIENTS
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IDENTIFIER LES CLIENTS
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Score de Fragilité
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L’INTERVENTION
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FINI
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription6 | 23/11/2020 |
ENJEUX DE L’ACTIVITÉ CONTRÔLE DES RISQUES & RECOUVREMENT
31%
69%
CLIENTS EN DÉFAUT
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non
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ACCEPTÉES
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NONRÉSILIÉES
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Environ 30% de dossiers refusés après analyse du
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription7 | 23/11/2020 |
Sommaire 1. Contexte métier, objectifs et données collectées
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription8 | 23/11/2020 |
LES 4 GRANDES PHASES DU PROJET
DÉMARCHE GLOBALE DU PROJET
1. Cadrage des besoins
- Solution attendue
- Cartographie des données et
définition de l’historique
nécessaire
2. Préparation du dataset
- Collecte et croisement des
données
- Exploration et Feature
engineering
- Sélection de variables
3. Entraînement des
modèles
- Présélection des algorithmes
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performance
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4. Mise en production
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préparation des données
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Score de Fragilité
économique
Score de Fraude
Alerte par clustering
Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription9 | 23/11/2020 |
PRÉPARATION DU DATASET – FEATURE ENGINEERING
DÉMARCHE DE DATA SCIENCE
Données sociodémographiques : âge, sexe, nationalité,
langue, situation civile et familiale, CSP, lieu de vie, etc.
Données comportementales liées aux goûts, choix et
habitudes de consommation : historique des produits achetés
ou services souscrits, options souscrites, fréquence d’achat et
niveau d’utilisation des services, canal de souscription, etc.
Données financières : banque, choix du mode de paiement,
jour de prélèvement, etc.
Les données qualitatives ayant un grand nombre de
modalités (département, banque, produit…) font exploser le
nombre de dimensions : risque de surapprentissage.
Données macro-économiques territoriales
L’INSEE publie tous les trois ou quatre ans un certain
nombre d’indicateurs (éducation, chômage, revenus,
démographie) à différentes échelles géographiques.
1
Enrichissement via Open datas2
Sélection de variables par corrélation et tests statistiques
(ANOVA, chi-2)
4
Suppression des
variables très corrélées Tests statistiques
Données manquantes : complétées par la moyenne, la
médiane, la modalité la plus fréquente, etc.
Variables qualitatives : dummification
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription10 | 23/11/2020 |
SCORE DE FRAGILITÉ ÉCONOMIQUE
DÉMARCHE DE DATA SCIENCE
Démarche Résultats
Gain par
Canal
TAUX DE
SENSIBILITÉ
TAUX DE
PRÉCISION
PDV +41 pts +14 pts
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Séparation de la prédiction par canal de vente : web/call et points de vente.
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Surapprentissage
Score de Fragilité
économique
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3
% Retraités (INSEE)
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PDV – TOP 5 variables
explicatives
0 0,05 0,1 0,15
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Gain entre algorithme et méthode manuelle
Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription11 | 23/11/2020 |
SCORE DE FRAUDE ET ALERTE PAR CLUSTERING
DÉMARCHE DE DATA SCIENCE
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Score de Fraude Alerte par clustering
2 méthodes complémentaires pour pallier le faible nombre de cas avérés
de fraudes répertoriés.
Variable à prédire : client
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avec un indice de confiance.
Choix de l’algorithme (Random
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d’appartenance du client et alerte
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Cluster
Taux
Fraudeurs
Taux
Population
0 0,09% 7,7%
1 0,06% 10,9%
2 0,00% 4,1%
3 8,78% 2,8%
4 0,00% 2,9%
5 0,00% 14,8%
6 0,00% 17,9%
7 0,00% 23,7%
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription12 | 23/11/2020 |
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription14 | 23/11/2020 |
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription15 | 23/11/2020 |
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LES MÉTIERS DEVIENNENT MAITRE DES AJUSTEMENTS ET DES ÉVOLUTIONS DES SOURCES DE DONNÉES. UN ENRICHISSEMENT AISÉ
DES DATASETS (EX. COLLECTE DE DONNÉES SOCIO-DÉMOGRAPHIQUES EN FONCTION DE L’ADRESSE)
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription16 | 23/11/2020 |
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription17 | 23/11/2020 |
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription18 | 23/11/2020 |
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Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription19 | 23/11/2020 |
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Alteryx - Axys Webinar Prediction du risque et Potentiel client

  • 1. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription1 | 23/11/2020 | PRÉDICTION DU RISQUE & POTENTIEL CLIENT 26 NOVEMBRE 2020 SCORE FRAGILITÉ SCORE & CLUSTERING FRAUDE DATAVIZ
  • 2. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription2 | 23/11/2020 | PRÉSENTATION D’AXYS CONSULTANTS ACCOMPAGNEMENT DU CHANGEMENT & TRANSFORMATION ACHATS FINANCE DIGITAL MARKETING & COMMERCE DATA AXYS EN QUELQUES MOTS NOS FILIALES 240consultants 32 M€ de CA Paris | NewYork | Montréal Cabinet de conseil indépendant NOS ASSETS
  • 3. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription3 | 23/11/2020 | Sommaire 1. Contexte métier, objectifs et données collectées 2. Démarche de Data Science 3. De la modélisation au déploiement avec Alteryx 4 7 12
  • 4. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription4 | 23/11/2020 | CAS CLIENT – OPÉRATEUR TELECOM 220 € à la souscription Client fragile 192 € +8€/mois pendant 24 mois Fraude 412 € RISQUES ENCOURUS PAR RAPPORT À LA TRANSACTION EXEMPLES D’ACTIONS SI LE NIVEAU DE RISQUE EST TROP ÉLEVÉ ▪ Orientation vers un moyen de paiement sécurisé (ex. 3D Secure) ▪ Orientation vers un produit moins cher ▪ Demande de garantie ▪ Date de prélèvement optimal
  • 5. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription5 | 23/11/2020 | CAS CLIENT – OPÉRATEUR TELECOM #1 IDENTIFIER LES CLIENTS FRAGILES À RISQUE #2 IDENTIFIER LES CLIENTS FRAUDULEUX Score de Fragilité économique Score de Fraude Alerte par clustering • Modéliser / optimiser le calcul des scores • Automatiser les contrôles et contre-mesures • Ne pas surpondérer le score au risque d’impacter le volume des ventes OBJET DE L’INTERVENTION PRODUIT FINI Automatisé sous
  • 6. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription6 | 23/11/2020 | ENJEUX DE L’ACTIVITÉ CONTRÔLE DES RISQUES & RECOUVREMENT 31% 69% CLIENTS EN DÉFAUT relancés non relancés souscripteurs activés DEMANDESDESOUSCRIPTION (AVECTERMINAUXMOBILES) SOUSCRIPTIONS ACCEPTÉES SOUSCRIPTIONS NONRÉSILIÉES APRÈS3MOIS Environ 30% de dossiers refusés après analyse du risque et contre-mesures. Environ 3 à 4% de dossiers résiliés après 90 jours (env. 3% de fragilité et 1% de fraude) Plan de relance des impayés 72 jours Canaux souscriptions entrantes PROCESSUS MÉTIER ENJEUX OPTIMISER LE TAUX DE CONVERSION AVEC UNE MEILLEURE ÉVALUATION DES RISQUES RÉDUIRE LES RÉSILIATIONS RÉDUIRE LES ENTRÉES EN PLAN DE RELANCE
  • 7. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription7 | 23/11/2020 | Sommaire 1. Contexte métier, objectifs et données collectées 2. Démarche de Data Science 3. De la modélisation au déploiement avec Alteryx 4 10 15
  • 8. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription8 | 23/11/2020 | LES 4 GRANDES PHASES DU PROJET DÉMARCHE GLOBALE DU PROJET 1. Cadrage des besoins - Solution attendue - Cartographie des données et définition de l’historique nécessaire 2. Préparation du dataset - Collecte et croisement des données - Exploration et Feature engineering - Sélection de variables 3. Entraînement des modèles - Présélection des algorithmes - Choix de la mesure de performance - Entraînement et ajustements 4. Mise en production - Optimisation du code - Intégration de la partie prédictive au workflow de préparation des données - Tests 3 mois Score de Fragilité économique Score de Fraude Alerte par clustering
  • 9. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription9 | 23/11/2020 | PRÉPARATION DU DATASET – FEATURE ENGINEERING DÉMARCHE DE DATA SCIENCE Données sociodémographiques : âge, sexe, nationalité, langue, situation civile et familiale, CSP, lieu de vie, etc. Données comportementales liées aux goûts, choix et habitudes de consommation : historique des produits achetés ou services souscrits, options souscrites, fréquence d’achat et niveau d’utilisation des services, canal de souscription, etc. Données financières : banque, choix du mode de paiement, jour de prélèvement, etc. Les données qualitatives ayant un grand nombre de modalités (département, banque, produit…) font exploser le nombre de dimensions : risque de surapprentissage. Données macro-économiques territoriales L’INSEE publie tous les trois ou quatre ans un certain nombre d’indicateurs (éducation, chômage, revenus, démographie) à différentes échelles géographiques. 1 Enrichissement via Open datas2 Sélection de variables par corrélation et tests statistiques (ANOVA, chi-2) 4 Suppression des variables très corrélées Tests statistiques Données manquantes : complétées par la moyenne, la médiane, la modalité la plus fréquente, etc. Variables qualitatives : dummification Nettoyage des données3 Sélection des données pertinentes P-value Variables
  • 10. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription10 | 23/11/2020 | SCORE DE FRAGILITÉ ÉCONOMIQUE DÉMARCHE DE DATA SCIENCE Démarche Résultats Gain par Canal TAUX DE SENSIBILITÉ TAUX DE PRÉCISION PDV +41 pts +14 pts Web/Call +53 pts +4 pts Variable à prédire : client « Fragile » ou « non fragile » (classification binaire). Séparation de la prédiction par canal de vente : web/call et points de vente. Choix de l’algorithme : Random Forest Choix de la métrique de performance : Rappel ou Sensibilité :TP/(TP+FN) Précision :TP/(TP+FP) AUC : représente les performances d'un modèle de classification pour tous les seuils de classification. Jeux de données déséquilibrés Entraînement du modèle : Jeu de test / entraînement Cross-validation Gridsearch Surapprentissage Score de Fragilité économique 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 % Retraités (INSEE) Portabilité Tarif forfait Marque Téléphone XXX Age PDV – TOP 5 variables explicatives 0 0,05 0,1 0,15 Portabilité Tarif Forfait Coût unitaire téléphone Variables INSEE Age Web/Call – TOP 5 variables explicatives Gain entre algorithme et méthode manuelle
  • 11. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription11 | 23/11/2020 | SCORE DE FRAUDE ET ALERTE PAR CLUSTERING DÉMARCHE DE DATA SCIENCE Démarche Résultats Score de Fraude Alerte par clustering 2 méthodes complémentaires pour pallier le faible nombre de cas avérés de fraudes répertoriés. Variable à prédire : client « fraudeur » ou « non fraudeur » avec un indice de confiance. Choix de l’algorithme (Random Forest) et de la mesure de performance (idem fragilité) Jeux de données déséquilibrés Entraînement du modèle Surapprentissage Variable à prédire : cluster d’appartenance du client et alerte pour les clusters avec un taux de fraudeurs important. Normalisation Réduction de dimensions Entraînement : Coef. silhouette Débiaisage : Reclassification itérative Groupes de contrôle Biais de sélection TAUX DE SENSIBILITÉ TAUX DE PRÉCISION 73 % 61 % 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Data du forfait (Go) Marque Apple % Retraités (INSEE) Montant payé Coût unitaire téléphone PDV – TOP 5 variables explicatives Cluster Taux Fraudeurs Taux Population 0 0,09% 7,7% 1 0,06% 10,9% 2 0,00% 4,1% 3 8,78% 2,8% 4 0,00% 2,9% 5 0,00% 14,8% 6 0,00% 17,9% 7 0,00% 23,7% 8 0,04% 15,2% Cluster 3 : Age jeune, coût de téléphone élevé, forfait avec options et beaucoup de data, plus d’Apple que la moyenne. Performances Détail des clusters
  • 12. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription12 | 23/11/2020 | Sommaire 1. Contexte métier, objectifs et données collectées 2. Démarche de Data Science 3. De la modélisation au déploiement avec Alteryx 4 10 15
  • 13. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription13 | 23/11/2020 | FACILITER LA MISE EN ŒUVRE DES SCORES IMPLÉMENTATION DES SCORES - SOLUTION ALTERYX Pourquoi Alteryx pour implémenter les scores ? SKILLS DU MODÈLE À L’USAGE « Plateforme encapsulant l’algorithme Python » CITIZEN DEVELOPER « Maitrise par les métiers de la collecte, l’enrichissement et la préparation des données » NOUVEAUX USE CASES « La consolidation des données de souscription permet d’envisager de nouveaux cas d’usage #Dataviz #DataMining #DataAnalyze »
  • 14. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription14 | 23/11/2020 | • NOTEBOOK JUPYTER • PRINCIPALES BIBLIOTHÈQUES : PANDAS, NUMPY…. • SCIIKIT-LEARN POUR L’APPRENTISSAGE OUTIL PYTHON PLATEFORME ALTERYX OUTIL PYTHON 1 2 3 EXPLOITATION EXPLOITATION APPRENTISSAGE EXPLOITATION APPRENTISSAGE MODÉLISATION 3 MÉTHODES D’UTILISATION DE L’OUTIL PYTHON MODÉLISATION &APPRENTISSAGE SUR NOTEBOOK DU DATA SCIENTIST MODÉLISATION SUR NOTEBOOK DU DATA SCIENTIST
  • 15. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription15 | 23/11/2020 | CITIZEN DEVELOPER PLATEFORME ALTERYX LES MÉTIERS DEVIENNENT MAITRE DES AJUSTEMENTS ET DES ÉVOLUTIONS DES SOURCES DE DONNÉES. UN ENRICHISSEMENT AISÉ DES DATASETS (EX. COLLECTE DE DONNÉES SOCIO-DÉMOGRAPHIQUES EN FONCTION DE L’ADRESSE) CHARGER LES CONTOURS IRIS ASSOCIER UNE LAT – LONG À UNE ADRESSE CROISER CONTOURS IRIS & ADRESSES ASSOCIER LES DATA SOCIO-DÉMO À L’ADRESSE
  • 16. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription16 | 23/11/2020 | • La consolidation des données de souscription et de la vie des contrats permet d’envisager de nouveaux usages à la main des utilisateurs métiers. Quelques exemples : DE NOUVEAUX USE CASES PLATEFORME ALTERYX #DATAVIZ #DATA ANALYSE Scores de rétention / renouvellement / attrition Cross-selling Répartition des ventes par canal Marketing automation Optimisation du parcours digital
  • 17. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription17 | 23/11/2020 | DÉMONSTRATION PLATEFORME ALTERYX Rappel du process Souscriptions à analyser Contrôles et contre- mesures le cas échéant Score par souscripteur Etapes de la démonstration ▪ Bureau Alteryx ▪ Principales étapes du workflow de préparation des données ▪ Outil Python ▪ Intelligence Suite
  • 18. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription18 | 23/11/2020 | • DES QUESTIONS ? Q &A
  • 19. Axys Consultants – Modélisation du potentiel et du risque clients lors des processus de souscription19 | 23/11/2020 | CONTACT 155 - 159 rue Anatole France 92300 Levallois-Perret contact@axys-consultants.com www.axys-consultants.com