Aide à la décision et Analyse facile

Nous sommes une société de vente par réseau (MLM).
Nous souhaitons mettre en place une solution d'aide à la décision et d'analyse de données.

Nos objectifs sont:
- Valoriser les données des ventes : savoir quels articles se retrouvent souvent ensemble,
dans les paniers. « corrélations fréquentes »,
- Comprendre et anticiper les comportements d’achats (Chiffre d’affaire Prévisionnel),
- Augmenter les recrutements et diminuer les coûts des campagnes de recrutement,
- Calculer le coût d’acquisition d’un nouveau client selon le canal,
- Réduire les risques d’impayés par une meilleure identification du risque tout au long du cycle
de vie du distributeur.
- Analyser les retours.
- Connaître la manière dont les facteurs démographiques ou autres influent sur les ventes
- Savoir qui achète quoi (étude comportementale)
- Identifier les distributeurs rentables, ceux à fort potentiel et inversement
- Développer des revenus complémentaires avec la proposition de nouvelles offres de produits
parfaitement appropriées à chaque segment de distributeurs.
- Accroître la fidélité en étant capable de proposer la bonne offre, au bon distributeur, au bon
moment, par le bon canal.
- Optimiser notre plan de rémunération

Besoins :
#1 Création des tableaux de bord exprimant l'activité de ventes par plusieurs axes d'analyses (Dimensions et mesures) sous Tableau Desktop (prioritaire) ou Qlik.

#2 Segmentation des distributeurs par comportement d’achat:
Division des distributeurs en groupes homogènes d’individus aux comportements identiques face
aux variables du marketing.
On regroupe ainsi des distributeurs présentant des caractéristiques communes au sein d’un même
segment. Exemples de segments : les « nouveaux recrus », les « fidèles », les « inconditionnels »,
les « opportunistes », les « occasionnels », les » « top managers», les « inactifs ».

#3 Scoring
Dans le domaine du marketing de réseaux, le Scoring est une technique qui permet d’affecter un
score à un distributeur. Le score obtenu traduit généralement la probabilité qu'un distributeur réponde
à une stratégie marketing ou appartienne à la cible recherchée.

Le score peut être obtenu et calculé à partir des données quantitatives et qualitatives disponibles
sur l’individu auxquelles sont appliquées un modèle de Scoring :
– données socio-demo
– données de consommation
– comportement des distributeurs dans le logiciel
– page Facebook.

Compétences requises :

- Très bon niveau en statistiques et modélisation.
- Connaissance des algorithmes de Machine Learning
- Maîtrise de la programmation en R (compétence prioritaire) et Python
- Tableau Desktop

Nous avons besoin en urgence d'une offre détaillé.

Merci