SAP InfiniteInsight ® agile predictive modeling
Jun 22, 2015
SAP InfiniteInsight ®
agile predictive modeling
Moi
› Michael Harand, Data GeekBI AnalystSAP Analytics Practice Lead
• SAP Lumira• SAP Predictive Analysis• SAP InfiniteInsight
Statisticien
Glossaire
› Intelligence d’affaires / Business IntelligenceSupport pour prendre des décisions basées sur les données
› Analytiques / AnalyticsWikipédia: la découverte et communication des ‘patterns’
significatifsIntelligence d’affaires, enrichie avec des méthodologies
statistiques
› Analytiques prédictifs / Predictive AnalyticsPrédire l’avenir avec l’historique de l’information
Mon ami Raphaël …
Agenda
› Qu’est-ce que c’est, SAP InfiniteInsight ®› Cas clients› Live Demo 1 «Pourquoi Raphaël»
Cibler des destinataires pour une campagne marketingPrédire le Désabonnement (Churn)
› Live Démo 2 «Quoi offrir à Raphaël»Analyse du panier d’achat
› Live Démo 3 «Les Amis de Raphaël»Analyse d’un réseau social
Pourquoi SAP InfiniteInsight® ?
1. Prédiction agile pour les utilisateurs affairespas / très peu de1. connaissances statistiques2. interactions avec le département TI3. interactions avec des spécialistes (statisticiens)
2. Prédiction efficace pour les utilisateurs avancésgrâce à l’automatisation à travers tout le ‘cycle de vie’:1. Préparation des données,2. Développement des modèles3. Utilisation et interrogation4. Intégration et déploiement
Prédiction agile
Connaissances Affaires
Connaissances Statistiques
• Beaucoup• outils
standard• Internes
• Peu• Outils très
spécifiques• (externes)
?• Beaucoup• outils
standards• internes
Prédiction efficace
Valeurdu Prédictif
Temps duDéveloppement
Prédiction efficace
Extraction Transformation& Préparation
Selection des Variables Modélisation Tests et
Validation Application
Transformation& Préparation Modélisation Application
Demo 1: Segmentation
› But: Identifier Raphaël comme client prometteur.
› Scénario: Identifier les individus les plus inclinées à acheter
un nouveau produit pour unecampagne de marketing ciblée
› Techno: Classification
Mon ami Raphaël …
Cas client: Vodafone
Industrie: Telecom (plus grand operateur du monde)Résultats accomplis:› Baisse du taux de désabonnement (churn) annuel à
12%› Campagnes de rétention et de fidélisation sur7 milliards de transactions pour 30 millions clients
› Accompagner le client a travers tout son cycle de vieavec ‘next-best-action marketing’
Cas client: Eldorado
Industrie: Commerce de détailRésultats observés:› Création de 500 modèles prédictifs par mois
assortment planning, shelf replenishment, pricing and promotion analysis, store clustering, store location selection, sales and purchasing planning
› Précision de 82% en prévision des ventes
› Et d’autres…Barclay`s, Sears, Walmart, Campagne du Président Obama,
American Automobile Association, Belgacom
Désabonnement (Churn)
› Approche semblable à celle pour la segmentation› Problématique: transformation des données
Explorer
Modules
› ExplorerIntégration
› ModelerCréationUtilisationDéploiement
› SocialAnalyse des réseaux
› RecommandationRègles d'association
Démo 2: Shopping Basket Analysis
› But: Identifier les produits intéressants pour Raphaël
› Scenario: « People who were looking at A were also … » « next best action » (rétention)
› Techno: Règles d’association (Association Rules)
Démo 3: Réseaux Sociaux
› But: Connaître le réseau de Raphaël› Scénario: Identifier des communautés et
regroupements dans un réseau social› Module: Social