Anis Chouireb

Automatisation des analyses fournies aux équipes marketing et produits concernant les données clients.

• Collaboration: échanges avec les équipes marketing et produits pour définir des données pertinentes

• Data Engineering : récupération de donnée sur la base de donnée avec le langage PostgreSQL

• Data Analytics : analyse des données sous Tableau et création de Tableau de Bord pour une fluidité et une facilité de compréhension des analyses

Analyse des tendances des clients selon leurs informations afin de mesurer le taux de désabonnement des clients

• Machine Learning : traitement des données et implémentation d’une régression logistique en langage R

Afin de challenger le processus actuel d’assignation des clients à un canal de vente, le projet consiste à implémenter un modèle de prédiction d’appétence du client aux offres ENGIE selon le canal de vente.

• Data Collection: collaboration avec les équipes Data basées à Lyon pour la récupération des dataset nécessaires

• Data Engineering: manipulation du dataset pour la création du training set, avec création de dummy variables, normalisation et transformation de variables

• Machine Learning: création de plusieurs modèles de classification multi-classe, en Python, avec Régression logistique, Arbre de décision, Forêts aléatoires avec Grid Search

• Collaboration Inter-Equipes: présentation des résultats aux directeurs commerciaux, vulgarisation des concepts de Machine Learning pour l’aide à la prise de décision, accompagnement des dirigeants à la prise de décision

Analyse de la liste des clients transmis par EDF dans le cadre de la nouvelle loi sur l’énergie, dans le but de prospecter ceux qui se rapprochent le plus de clients présents dans le portefeuille.

• Datawarehouse: migration et transformation des fichiers XML utiles à l’analyse vers un Common Data Hub, plateforme de partage de donnée, sur AWS en utilisant la libraire aws.s3 du langage R

• Business Intelligence: création de Dashboard sous R Flex Dashboard pour les équipes Marketing des différentes BU en leurs offrant des analyses détaillées des multiples informations des prospects.

• Sales & Support: délimitation des clients à prospecter à la suite de l’analyse effectuée, permettant d’opter pour différentes stratégies d’approches marketing