La connaissance, c’est le pouvoir: les webinaires LINK en novembre

Nous vous invitons à participer à nos webinaires les 17 et 18 novembre 2020 pour découvrir les différentes façons d’appliquer les algorithmes de Machine Learning aux données clients et pour apprendre comment l’analyse prédictive et l’analyse conjointe peuvent aider et soutenir le développement de produits, les stratégies de prix et la communication/le marketing.

Webinar 1: Using AI for a better Customer Understanding

Stefan Reiser, directeur du département de recherche marketing

17 novembre, 10h00 – 10h40

Bien des entreprises sont confrontées à une grande quantité de données clients et de feedback venant des points de contact. Or, au lieu d’apprendre de ce feedback et de l’utiliser pour améliorer continuellement leurs processus et leurs produits, nombreuses sont celles qui les ignorent. En outre, les techniques d’analyse traditionnelles, telles que les analyses de régression, n’aident pas à comprendre pourquoi les clients sont (in)satisfaits, ni à améliorer leur fidélité. Le Machine Learning offre de nombreuses possibilités d’optimiser le processus d’analyse.

Dans la présentation, quatre possibilités d’application d’algorithmes de Machine Learning sont exposées pour…

a) structurer et analyser le feedback des clients de manière automatisée.

b) mieux comprendre le comportement du client ainsi que les facteurs cachés (hidden drivers).

c) aider les entreprises à prendre des mesures ciblées en fonction du feedback de leurs clients.

Webinar 2: Old but still sexy – Predictive Analytics with Conjoint Analysis

Philipp Fessler, chef du groupe de recherche Analytics

18 novembre, 10h00 – 10h40

Lorsque nous parlons d’analyse prédictive, nous ne devons pas ignorer une méthode qui existe déjà depuis des décennies (à une époque où le terme d’analyse prédictive n’était même pas encore né…), mais dont le pouvoir prédictif est l’un des meilleurs que la boîte à outils des études de marché puisse offrir: l’analyse conjointe. Sa force réside dans le fait qu’elle reste l’une des méthodes les plus pertinentes de recherche sur les prix et les produits, et qu’elle est employée dans le monde entier.

Toutefois, contrairement à ce que l’on appelle communément l’analyse prédictive, l’analyse conjointe n’est généralement pas basée sur des données existantes, mais sur des données recueillies lors d’expériences décisionnelles dans le cadre d’enquêtes. Mais les techniques de l’analyse conjointe peuvent également être appliquées à des données de la vie réelle.

L’analyse conjointe ne nous aide pas seulement dans le cadre du développement de meilleurs produits, mais également pour la détermination d’une stratégie de prix et l’amélioration de la communication et du marketing.