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Satisfaction des clients Malt : 4.5/5
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Sébastien Parmentier

faire parler la donnée

Paris, France

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
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Préférences

Déplacement
Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Zone d'activité
Boulogne-Billancourt et 100km autour
Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
Préfèrerait :
  • Banque & assurances
  • E-commerce
  • Edition de logiciels
  • Grande distribution
  • Luxe
+2 autres
Préfèrerait éviter:
Agence & SSII
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
+1 autres

Vérifications

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Compétences (12)

Sébastien en quelques mots

Quel est l’apport du Machine Learning en termes de segmentation client ?
Objectif : Enrichir la segmentation client en intégrant des données comportementales (CLV, NPS, Social…)
Mission : Clustering par opposition à une segmentation ne reposant que sur des attributs fixés a priori
Outils : R (hclust), Qlik Sense Desktop
Résultat : Un plan d’actions sous forme de Next Best Action par cluster de clients

A quoi ressemble le parcours client et quels sont les impacts sur la Satisfaction Client ?
Objectif : Visualiser les points de contacts avec la marque et suivre la satisfaction sur le cycle de vie
Mission : Collecte des données en silo, construction d’un modèle puis développement de l’interface
Résultat : Fournir un outil d’analyse pour identifier les moments du parcours client à améliorer
Outils : QlikView (Script, Set analysis, Extensions)

Comment l’analyse du comportement client peut permettre de limiter le churn ?
Objectif : Estimer le risque de churn par client pour intervenir en amont
Mission : Data collection, cleansing puis mise au point de modèles de prédiction avec optimisation
Outils : R (glmnet, caret, zv, PCA, Random forest, Decision tree), Qlik Sense (Extension 3D cluster)
Résultat : Précision de 0.92 reposant sur du Ramdom Forest avec Cross Validation

Comment anticiper les risques grâce à une maintenance prédictive ?
Objectif : Agréger puis analyser un flux important de données pour aider la DSI dans ses opérations
Mission : Détection d’anomalies, recherche des causes profondes et identification des sites à risque
Outils : Data Lake, R (AnomalyDetection), Qlik Sense

Modernisation des outils d’analyse de la performance commerciale
Objectif : Proposer une interface d’analyse des ventes Sell-In et Sell-Out de nouvelle génération
Mission : Collecte des besoins métiers, développement agile et support au déploiement
Secteur et métier : Cosmectics, Directions Financières & Marketing

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

mars 2016 - Aujourd'hui | Paris, France

Agence & SSII

Custics

Data analyst

Faire parler la donnée pour améliorer la satisfaction client, réduire les coûts de service, augmenter la performance commerciale…
octobre 2013 - mars 2016 | La Défense, France

Conseil & audit

Capgemini Consulting

Data scientist

Statistiques : Analyses descriptives et prédictives
Logiciels : Qlik Sense - PowerBI - R - Python
Expertise métier : Tous les métiers du Service Client et plus généralement de l’expérience Client
Missions principales : Darty - Cetelem - Allianz - MGEN

Cap Gemini : Transform to the Power of Digital
mai 2006 - octobre 2013 | Boulogne-Billancourt, France

Télécommunications

Prosodie

Product Marketing

Gestion opérationnelle des offres en partenariat avec InVision - Nice - QlikView - Splunk
Clients : Pôle Emploi - Harmonie mutuelle - SwissLife - Crédit Agricole - Samsung

Prosodie : Opérateur et expert de la Relation Client
  • customer service
  • Speech analytics
  • digital experience
  • IVR
  • ACD
  • CRM
  • analytics

Recommandations externes

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Langues

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