SOCIÉTÉ         R2C SYSTEMSolution de Business Optimisation
MyDataBall … mesure et optimise les activités de l’entreprise par les technologies de fouille de données et les           ...
Annexe   Catalogue                     2012   3
Management du RisqueRisque stratégique       PremièreRisque opérationnel       ligne deRisque financier          défenseR...
●Optimisation & Risque : évaluationsPositionnement et cartographie des actions répertoriées selon le risqued’entreprise et...
●     La connaissance du client                                               Marketing chirurgicalOptimisation B2B & B2C ...
●   Gestion Multi Canal►Optimisation des performances et du temps commercial                                              ...
●   Fidélisation Cross Selling►   Marketing transactionnel : typologie client et affinité produit       ►Innovation packag...
Marketing de masse /                   ●                   Marketing analytique  Particuliers Univers Produit            ...
●   Processus Sinistre    ►   Optimisation des processus de gestion des sinistres                                         ...
●   Tarification : étude RCCLe modèle s’attache à prédire la probabilité de  gravité d’un sinistre RCC survenu            ...
●   Optimisation du mixEn fonction des produits et des typologies clients, on prédit sa  valeur court, moyen et long terme...
●   Analyse de la valeur client                      Offensif :                      ►CA supplémentaire                   ...
●   Processus Marketing►   Optimisation des processus du marketing direct                                 Fichier Nominati...
●   FinanceTime Series Data View (Ex : Dollar Against Yen)►                                                               ...
●   Analyse de la valeur projetOptimisation budgétaire et aide à l’arbitrage stratégique d’entreprise►        ►98 projets ...
●   RH    ►         Constitution de groupes de travail pour un projet d’entreprise                  ●        Optimiser le ...
●   Qualité des données
●   Innovation réseaux►   Optimisation du réseau GAB    ►    Enquête et recueil d’informations autour de chaque succursale...
●   Optimisation potentiel local du               réseauOptimisation des points de vente    Positionnement Clients Fidèles...
●   DécisionnelArchitecture technique et fonctionnelle des données d’entreprise►                                  Optimisa...
●   Urbanisation des informations, sécurité des données10 domaines, 6 métiers, 3 zones                                    ...
●   Les Meta Données                     Répertorier●MOA : fichier qui répertoriel’ensemble des fiches indicateurs parméti...
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Société R2C System

  1. 1. SOCIÉTÉ R2C SYSTEMSolution de Business Optimisation
  2. 2. MyDataBall … mesure et optimise les activités de l’entreprise par les technologies de fouille de données et les modèles statistiques (datamining) … crée du sens dans la mine d’information dont vous disposez par les modèles mathématiques (data recognition & knowledge discovery)… audite et conseille sur la gestion de l’informationet l’aide à la décision pour accélérer la croissance de l’entreprise (knowledge management)
  3. 3. Annexe Catalogue 2012 3
  4. 4. Management du RisqueRisque stratégique  PremièreRisque opérationnel ligne deRisque financier défenseRisque légal
  5. 5. ●Optimisation & Risque : évaluationsPositionnement et cartographie des actions répertoriées selon le risqued’entreprise et le retour sur investissement Gain ++ Priorités des actionsopportunités : Mesurer les Projet Management Conduite du changementMesure du Stabilitérisque des actions Gain -- Mesurer pour sécuriser ROI -- ROI ++ Mesure d’optimisation 5
  6. 6. ● La connaissance du client Marketing chirurgicalOptimisation B2B & B2C - NIVEAU EQUIPEMENT + Propension à consommer + 5 4 ZONE 3 FIDELE CIBLE 2 1 -5 -4 -3 -2 -1 0 0 1 2 3 4 5 SCORE -1 -2 A -3 A MOTIVER -4 SURVEILLER Euros Coût unitaire de fidélisation - -5 Moyens moteurs annuels par client SIM Seuil de rentabilité de►Potentiel global et local fidélisation►Potentiel des agences►Positionnement des clones des clients fidèles àla marque Nb Clients Marketing Direct Fidélisation Optimisé PROSPECTION FIDELISATION 2012 6
  7. 7. ● Gestion Multi Canal►Optimisation des performances et du temps commercial 1) Segmentation PMG mesurant la contribution aux ventes►Prospect / Client ; PRO / PRI Estructura PMG 59.3% 60%2) Contribution de la structure PMG sur les canaux de 41.1%communication 40% 32.7% 26.8% 26.3% Longueur Marge Marge Coût Nb G/ 20% 1er contact Chemin CA CA des 13.9% Unitaire Client PMG Moyen Moyen G Téléphone 12 455 1.1 45 68 38% 0% ALTO VALOR MEDIO VALOR BAJO VALOR Internet 3 39 2.12 28 34 45% Visite Agence 185 54 2.68 12 16 12% % Clientes. % Contribución al Negocio Courrier 29 266 2.01 50 56 11% SAV 145 178 2.14 17 21 44% Total 74.8 992 2.01 30.4 39.0 30% Longueur Marge Marge Dernier Nb G/ Chemin CA CA des contact Client PMG Moyen Moyen G 3) Vision optimisée de la structure PGM : Téléphone 188 1.01 67 78 44% détection des meilleurs chemins de Téléphone 22 1.15 37 68 54% communication optimisant la rentabilité des temps commerciaux Visite Agence 48 1 28 71 34% Visite Agence 163 1.98 58 81 34% Téléphone 98 1.87 19 37 49% Total 519 1.402 41.8 67.0 43%
  8. 8. ● Fidélisation Cross Selling► Marketing transactionnel : typologie client et affinité produit ►Innovation packaging produit ►Anticipation des plans de communication 1) Mesure des affinités Client / Produit Affinité Produit 1 Produit 2 Produit 3 Produit 4 … Typologie 1 12% 24% 34% 30% Typologie 2 35% 29% 29% 7% Typologie 3 36% 41% 18% 5% Typologie 4 23% 26% 47% 4% Typologie 5 17% 27% 31% 25% … Package 1 & Package 3 & Affinité Package 2 Package 4 Typologie 1 & 24% 76% 2) Détection des règles d’agrégation Typologie 4 Typologie 2 & 64% 36% Typologie 3 Les autres 45% 55% 3) Packaging pour des clients ciblés
  9. 9. Marketing de masse / ● Marketing analytique  Particuliers Univers Produit Cross Selling ProfessionnelsUnivers Produit  Local Multi Canal Potentiel terrain  Conquête  National Equipement à l’adhésion Potentiel de marque  Fidélisation Cycle de vie 2012 9
  10. 10. ● Processus Sinistre ► Optimisation des processus de gestion des sinistres Segmentations Détection de règles sinistres structurés 0€ X1 € X2 € X3 k€ Priorité 1 Mode 1.1 Mode 1.2 . Mode 1.3.1 Mode 1.3.2 Mode 1.4 Optimisation règles et coûts de gestion des sinistres Priorité Mode 2 Scoring Sinistre a l’affecter 2 au meilleur mode de gestion Priorité Mode 3 3
  11. 11. ● Tarification : étude RCCLe modèle s’attache à prédire la probabilité de gravité d’un sinistre RCC survenu Survenance Portefeuille d’un sinistre RCC Grave 2012 11
  12. 12. ● Optimisation du mixEn fonction des produits et des typologies clients, on prédit sa valeur court, moyen et long terme. Potencialidad de crecimiento de la cartera de clientes BMW 50 000 43 667 39 770 40 000 38 699 36 592 37 266 37 289 34 502 34 631 32 563 32 689 30 000 28 000 28 223 20 000 10 000 0 Debe crecer en valor y en frecuencia Debe crecer en frecuencia Debe crecer en valor Clientes en Situación Saturada Vactual Vfuturo 1 Vfuturo 2 2012 12
  13. 13. ● Analyse de la valeur client Offensif : ►CA supplémentaire ►Équipement supplémentaire ►SatisfactionRentabilité : ++►Marge CA actuelle par produit►Satisfaction & Qualité Client Fidélisation►SAV & SVA Temps Équipement, client et foyer : ►Potentiel réaliste ►Potentiel idéaliste -- ►Potentiel risque Défensif : ►La rentabilité client au cas par cas ►La mesure du niveau CHURN et détection des règles d’ATTRITION ►Offre spécialisée 2012 13
  14. 14. ● Processus Marketing► Optimisation des processus du marketing direct Fichier Nominatif campagne CIBLAGE CREATION LANCEMENT SUIVI Sources Externes ROUTEURS DATAMART CANAUX Segmentations & ELECTRONIQUES Scores sur les Clients et les Données Prospects Opérationnelles Réseaux) DATAWAREHOUSE CRM 2012 14
  15. 15. ● FinanceTime Series Data View (Ex : Dollar Against Yen)► Mesure de performance des classifications des modèles d’estimation temporelle model 2 40 ExpertMoney 6 Classes Energy 3.372E+001 Compression 90% model 5 35 ExpertGlobal 2 Classes Energy 2.027E+001 Compression 96% 30 model 9 ExpertInfo 3 Classes Energy 2.619E+001 Compression 95% 25 model 10 Cluster 3 Classes Energy 2.373E+001 Compression 95% 20 model 13 15 Cluster 4 Classes Energy 2.025E+001 Compression 93% model 14 <ALICE> 5 Classes Energy 2.111E+001 Compression 92% 10 5 model 17 <ALICE> 6 Classes Energy 2.163E+001 Compression 90% 0 model 19 <ALICE> 9 Classes Energy 2.134E+001 Compression 86% 1 25 49 73 97 121 145 169 193 217 model 21 SOFI 3 Classes Energy 1.847E+001 Compression 96% Actual Optimisation : fusion de données stochastiques Résultat : modèle d’estimation optimum 1 30 20 0 SOFI model 21 Exp- Clus t4C l0: - Stat Actual is tic s 10 Exp- Clus t4C l- C l1: +T E -EE Factor 1 Exp- AL1-C l1: +Statis 0 -1 tic s -2 -1 0 1 2 3 4 1 101 201 Factor 2
  16. 16. ● Analyse de la valeur projetOptimisation budgétaire et aide à l’arbitrage stratégique d’entreprise► ►98 projets représentant 12 441 jh dont 10 538 jh Informatique Décisionnelle ►Scoring sur les enjeux donnant une valeur entre 0 à 10 ►Résultats : 16 projets en négociation et anticipation des besoins de ressources et de compétences Priorités 70% Score Enjeux Projets 3 4 5 6 7 8 10 Total 60% 59% Nombre Projets 51 9 15 15 3 3 2 98 52% 50% % Nb Projet 52% 9% 15% 15% 3% 3% 2% 100% Charge ID pure 1 865 1 073 1 344 3 471 215 2 181 188 10 338 40% % Nb Projet % Charge IDE 18% 10% 13% 34% 2% 21% 2% 100% 30% % Charge IDE 24% 23% 23% Charge Informatique 2 367 1 345 1 835 3 950 245 2 475 224 12 441 18% 20% % Charge Informatique 19% 11% 15% 32% 2% 20% 2% 100% GROS > 50 jh 17 5 12 14 2 3 1 54 10% MOYEN > 10 jh 22 2 1 2 1 0 1 29 0% PETIT > 0 jh 12 2 2 0 0 0 0 16 3 4-5 6-7-8-10 Faibles enjeux Forts Enjeux 2012 16
  17. 17. ● RH ► Constitution de groupes de travail pour un projet d’entreprise ● Optimiser le choix des salariés (5 choix proposés) sous les contraintes : 1 mois pour communiquer aux salariés l’intitulé et le numéro du groupe Mixité des groupes (civilité, ancienneté, métier, statut et position géographique) Groupes : 20 salariés par groupe, 3 groupes maximum par thème (19 thèmes) 1) Répartition des premiers choix des salariés 2) 3000 salariés répartis en groupe de 20 Nb Optimisé 160 Nb Initial 60 140 50 120 100 Optimisation 40 80 Algorithmique 30 60 20 % 40 60 Répartition des choix 10 20 51.2 0 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 1 4 7 10 13 50 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 40 30 3) Gains : 23.7 - en délai de communication 20 13.6 - optimisation des préférences des salariés 8.5 (51% des premiers choix) 10 3 - condition nécessaire à l’adhésion au 0 projet d’entreprise C1 C2 C3 C4 C5
  18. 18. ● Qualité des données
  19. 19. ● Innovation réseaux► Optimisation du réseau GAB ► Enquête et recueil d’informations autour de chaque succursale ► Distance à la concurrence et cannibalisation ► Paramètres de positionnement ► Marge et gain par GAB ► GAB à éliminer ► GAB à reconfigurer ► GAB à promouvoir 2012 19
  20. 20. ● Optimisation potentiel local du réseauOptimisation des points de vente Positionnement Clients Fidèles Potentiel IRIS des points de ventes Distances au point de vente Potentiel global du point de vente Scoring de Potencialidad Repositionner les panneaux publicitaires Marketing boite aux lettres 2012 20
  21. 21. ● DécisionnelArchitecture technique et fonctionnelle des données d’entreprise► Optimisation & Analyse de la valeur Enseigne / Client / Contrat / SAV Commerce & Gestion Architecture Optimisation Enseigne / Client Optimisation Contrat / SAV Fonctionnelle • Indicateurs Commerce Gestion • Indicateurs • Indicateurs • Agrégats • Agrégats Optimisation Canaux Optimisatio Optimisation Contrat Optimisation SAV Commerciaux n Client Broadcast Agent Pilotage MARKETING PRODUIT Gestion Diffusion Diffusion Diffusion Commercial SAV d’indicateurs d’indicateurs d’indicateurs d’entreprise d’entreprise d’entreprise Marketing Logistique Production • Indicateurs • Indicateurs • Indicateurs • Indicateurs • Agrégats • Agrégats • Agrégats • Agrégats • Entrepôt • Entrepôt • Entrepôt • Entrepôt Univers BO Univers BO Univers BO Marketing Logistique Production Datamart Marketing Datamart Logistique Datamart Production Architecture Technique Datawarehouse Données manquantes Univers BO Système Qualité Opérant Données
  22. 22. ● Urbanisation des informations, sécurité des données10 domaines, 6 métiers, 3 zones Cartographie Utilisateur Urbanisation ZONE SERVICE Démarches Devis - - Clients Contacts Contrats Recouvrement et Compte client Multi canal Indemnisation Produits Structures Gérés par (STM + SI externes Domus) Trésorerie Gestion des et Ressources Frais généraux Désignation de groupes homogènes sécurisés Libellé de la variable Coordonnée SEGMENTATION PROFIL CLIENTS -0.39 ANALYSE PORTEFEUILLE -0.35 SYSTEMES DINFORMATION -0.34 METHODES ET OUTILS -0.31 ZONE CENTRALE PILOTAGE ECONOMIQUE ET TECHNIQUE 0.25 SERVICE ACTUARIAT 0.55 OUTILS ET SYSTEMES DINFORMAT ACTUA 0.55 SERVICE CONTROLE SINISTRES 0.75
  23. 23. ● Les Meta Données Répertorier●MOA : fichier qui répertoriel’ensemble des fiches indicateurs parmétier Traduction●MOE : un outil qui répertorie le libellé,le nom de code SQL et les variablesqui composent la traduction de ladéfinition de la règle de gestion d’unindicateur 2008 www.R2C-system.com 23
  24. 24. Merci !Nous restons à votre disposition …

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