Datacook, l’allié business
des marketeurs
Vous méritez l'IA Datacook.
15 scores prédictifs croisés
L’IA Datacook prédit les comportements et les préférences des clients.
Pour cela, elle utilise ses scores prédictifs, qu’elle est capable de mixer entre eux.
Tags de segmentation
L’IA Datacook affecte à chaque client les tags de segmentation, par exemple : tag de valeur future, de risque de churn, d’éligibilité ambassadeur, ou encore d’appétence aux SMS.
L’IA tague tout, même le passage en retraite et le déménagement.
Haute compatibilité
L’IA Datacook est compatible avec tous les outils du marché : crm, campagnes, CDP, DMP, datalake.
Vous retrouvez vos segments Datacook directement dans vos outils habituels.
L’IA Datacook tague les clients à valeur, et parmi eux, ceux présentant un risque de churn. Elle utilise pour cela ses scores de valeur et de churn.
Les clients ainsi tagués sont ciblés par les opérations de rétention VIP.
L’IA Datacook tague les clients à plus hauts potentiels de conversion sur SMS.
Seuls les clients ainsi tagués reçoivent les opérations SMS : moins de dépense, plus de marge.
L’IA Datacook tague les clients scorés haut en réachat, et ceux appétents à la promotion.
Les clients ainsi tagués sont ciblés au bon moment pour eux, avec ou sans offre selon leur intérêt à la promotion.
L’IA désigne un ensemble de concepts mathématiques, tout simplement.
Bien utilisée, l’IA est très pratique !
Elle traite seule, de façon autonome, la segmentation client prédictive.
L’IA sait très bien faire cela.
Dans notre volonté de rassurer et d’éclairer, voici quelques notions et définitions qu’il est utile de connaître.
L’IA simule la réflexion humaine, mais en plus rapide. Elle englobe les modèles algorithmiques, généralement combinés ensemble pour en maximiser les performances.
L’IA n’est pas une règle de gestion.
Un score est une note. Cette note définit une potentialité, par exemple : score client de conversion à 8/10, donc haute probabilité pour ce client de convertir. Un score prédictif s’appuie sur l’IA.
Le score qui s’appuie sur une règle de gestion n’est pas de l’IA, et a peu de pouvoir prédictif.
La segmentation s’appuie sur des tags. Par exemple, pour segmenter votre base clients selon leur éligibilité au statut d’ambassadeur : vous ciblez les clients tagués « ambassadeur ».
Lorsqu’un score client dépasse le seuil fixé, le tag correspondant est affecté au client.