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Présentation
20 ans d’expérience en direction de projet autour de la relation client digitale et innovation produit, doublé d'une expertise technique en développement logiciel (Full-stack) et traitement de la donnée (stockage massif, traitement et analyse)
Management d’équipes pluridisciplinaires associant des experts métier (marketing, relation client) et des experts technique.
Expériences et références
Responsable du programme d'Open Innovation
Pilotage d'un processus interne d'innovation produit d'SFR.
Lancement de la plus importante plateforme d’innovation ouverte réunissant plus de 50 000 membres : L’atelier SFR ( [URL MASQUÉE] )
Animation de cette communauté par un processus d’innovation continue impliquant l’ensemble des directions de SFR et les clients autour de nouveaux concepts, puis de nouveaux services à tester en mode béta (nouvelle box, nouveaux terminaux, nouveaux services télécom)
Transformation digitale de la relation client
Mise en oeuvre du programme de digitalisation de la relation client de SFR (12M€ d’investissementes) :
- identification des leviers de digitalisation : analyse prédictive des comportements non-digitaux (data mining), études client, benchmarks,
- développement de nouveaux parcours selfcare (application et web) et optimisation des parcours existants : cadrages, suivi des réalisations (méthodes agiles), tests, amélioration continue,
- développement de l’audience du selfcare : optimisation du référencement, campagne d’incitation à l’usage sur base des comportements client (micro segmentation, big data).
Responsable des FAQ SFR (8M pages vues / mois), de l’application Service Client de SFR (5M de téléchargements), des serveurs vocaux interactifs.
Expérimentations diverses dans la relation client :
- automate Intelligent de relation client (via reconnaissance du langage et machine learning),
- dissuasion d’appels par anticipation des besoins clients (deep learning),
- historisation automatique des appels (via transcription audio et analyse sémantique).
Formations
Data Analyst
Plusieurs problématiques liées au traitement des données sont traitées :
- la prise en compte de données très volumineuses (Volume) via les systèmes distribués tels que Hadoop, MongoDB
- le traitement de données arrivant sous forme de flux continus en temps réel (Vélocité),
- l’hétérogénéité des provenances et des types des sources de données (Variété).
L'analyse met en oeuvre les dernières techniques statistiques telles que l'apprentissage supervisé, le clustering, l'analyse de réseau via les langages Python et R.
Ingénieur
Diplôme d'ingénieur généraliste avec une spécialisation en bases de données informatiques
Statistiques
depuis la création du compte
Vérifications
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