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Hydrokit est spécialisée dans les solutions électro-hydrauliques pour divers secteurs comme l’agriculture, la construction, et l’industrie, offrant une vaste gamme de composants et de systèmes hydrauliques innovants.

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Data Science
Marketing
France
PME

Soutenir les équipes commerciales et marketing​

Notre client souhaitait identifier des tendances et des corrélations entre types d’entreprises et CA réalisé, et entre types de cultures et CA réalisé. Il souhaitait également identifier des clients à réengager pour ses équipes commerciales.

Objectif

Détection des clients à réactiver

Solution

Anticiper et réduire le taux de churn​

Suite à ce projet, l’entreprise à mis en place un processus de surveillance de ses 16.000 clients et chaque commercial reçoit des alertes sur ses comptes en fonction de leur comportement.

Résultat
Clients à réactiver en 2 mois
10000

ET DE MANIERE GENERALE,

Comment la data science peut agir pour soutenir les équipes commerciales et marketing ?​

La data science offre une multitude d’outils et de méthodes qui peuvent transformer significativement les performances des équipes commerciales et marketing. En exploitant les vastes quantités de données disponibles, la data science peut aider à prendre des décisions plus éclairées, personnaliser les interactions avec les clients, et optimiser les stratégies marketing pour une meilleure efficacité. Voici comment elle peut être appliquée :

  1. Segmentation des clients : La data science permet de segmenter les clients de manière plus précise et détaillée en utilisant des algorithmes de clustering pour identifier des groupes de clients ayant des comportements ou des besoins similaires. Cette segmentation améliorée aide les équipes marketing à cibler leurs messages et offres de manière plus spécifique, augmentant ainsi l’efficacité des campagnes publicitaires.

  2. Personnalisation des offres : En analysant les données de comportement des clients, telles que les historiques d’achat, les préférences et les interactions en ligne, les entreprises peuvent personnaliser leurs offres et recommandations. Cela augmente les taux de conversion et la satisfaction client, tout en renforçant la fidélité à la marque.

  3. Prédiction de la demande : Les modèles prédictifs peuvent aider à anticiper la demande de produits ou services en fonction des tendances du marché, des conditions économiques, et des comportements des consommateurs. Les équipes commerciales peuvent utiliser ces informations pour ajuster les niveaux de stock, planifier les promotions, et optimiser la logistique.

  4. Optimisation des prix : Les techniques de data science, comme le pricing dynamique, permettent d’ajuster les prix en temps réel en fonction de la demande, de la concurrence, et d’autres facteurs externes. Cette approche peut maximiser les revenus et les marges tout en restant compétitif sur le marché.

  5. Analyse des campagnes marketing : La data science permet d’évaluer l’efficacité des différentes stratégies et campagnes marketing en analysant les retours sur investissement (ROI), les taux de conversion, et d’autres indicateurs clés de performance. Les insights obtenus aident à affiner les campagnes futures et à allouer les budgets de manière plus efficace.

  6. Détection des tendances du marché : En surveillant et en analysant les données issues des médias sociaux, des forums en ligne, et d’autres sources, les équipes marketing peuvent détecter rapidement les nouvelles tendances et les changements de comportement des consommateurs. Cela permet aux entreprises de rester à la pointe et de réagir rapidement aux opportunités de marché.

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