Anas B.

Société du groupe BNP Paribas, Arval est un spécialiste de la location longue durée de véhicules et des nouvelles solutions de mobilité. Ses clients peuvent être des groupes internationaux, des petites entreprises ou encore des particuliers.

Call Center Prédiction

• Prévision des séries temporelles relatives aux nombres d’appel reçus par le call center pour définir l’effectif de l’équipe, ce qui permet une meilleure satisfaction client et une réduction du coût

• Mise en place d’un monitoring des performances du modèle en production

Customer retention

• Des scores de propension sur le renouvellement des contrats qui ont permis d'améliorer la rétention de 10 points de base

• A/B testing sur la performance des modèles

• Mise en place d’un tableau de bord pour le suivi des indicateurs de performance et d’un outil de décision pour les équipes de vente

Plugin MLops

• Développement d’un plugin MLops pour le monitoring des modèles en production.

• Test du plugin sur des projets pilotes

• Présentation et rédaction de guide de bonne pratique MLops sur Dataiku

Pricing

• Création d’un référentiel asset englobant tous les pays Arval

• Développement d’un modèle de prédiction du prix de revente des véhicules avant la fin du contrat

• Intégration des prédictions dans la plateforme de gestion des assets

Insurance Pricing Formula

• Création d’un modèle GLM pour la tarification de l’assurance du véhicule.

• Benchmark de nouveau modèle avec la formule actuelle

Mission Transverse :

• Accompagnement des équipes métier dans l’implémentation de leurs projets sur Dataiku

• Validation des bonnes pratiques avant le déploiement des projets

Mise en place d’une stratégie data pour l’optimisation de l’activité et un suivi adapté, au sein du pôle Business Web :

- Cadrage des besoins métier et étude de faisabilité.

- Mise en place d’un score d’appétence suite une première visite sur le site web, pour le ciblage CRM.

- Développent de pipeline d'intégration des données app via des Cloud Functions

- Mise en place de rapports de suivi d’activité business web sur Tableau.

- Analyse des comportements clients et des performances des offres commerciales.

- Encadrement des profils juniors et des équipes métiers.

Accompagnement de la Chief Data Officer dans la transformation digitale du groupe : j'ai travaillé sur la refonte totale des flux de données pour construction d'une vision client 360 et utiliser les données et des modèle machine learning pour optimiser la relation client et l'offre marketing.

Refonte des flux de données :

• Audit de la qualité de flux données.

• Rédaction de la spécification du nouveau DataLake (sur Azure) en intégrant les contraintes RGPD sur les données de santé.

• Structuration, automatisation et uniformisation des flux de données de caisses des magasins, du site WEB et des interactions Google.

Construction d'une vision client 360 : Exploration et restructuration des données pour enrichir l’expérience client et construire un profil client :

• Mise en place d'un algorithme pour la construction d'un référentiel client unique (RCU) et alimenter la base CRM (SalesForce).

• Développement de KPIs pour l'identification des profils clients et des cycles d'achats.

• Segmentation des profils clients selon l'appétence au différentes offres commerciales.

• Utilisation de modèle de machine Learning pour la classification des magasins (Store Profiling).

• Développement d'un rapport d'analyse de sentiment avec TensorFlow sur les formulaires de satisfactions.

Marketing :

• Création de reporting automatisés sur l'activité des points de ventes et l'efficacité des campagnes marketing.

• Développement d'un modèle pour l'optimisation des paramètres de ciblage marketing.