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QuizziQ, Bénéficiez d’une technologie de rupture offerte par l’IA prédictive en exploitant pleinement vos données et améliorer l’efficacité, la prise de décision et la collaboration des métiers

QuizziQ combine les règles ‘métier’ et l’analyse prédictive pour vos projets IA à partir d’indicateurs calculés par un moteur de prévisions.

Prédiction des ventes

  • Tarification
  • Segmentation
  • Target, Re-forecast, Flash
    Optimisation des stocks /
    Supply-chain
  • Qualité et objectivité des
    quantités par produit, par
    marché, par région

Cycle de vie d’un client

  • Customer Lifetime Value
  • Scoring
  • Risque de résiliation (churn)
  • Aide à la vente

Lutte et détection des fraudes

  • Cycle Achats
  • Cycle Ventes
  • Consommations, rotation des stocks
  • Paiements clients

L’approche Redstone Partners

Quelle est la question métier ?

  • formulez clairement la question ‘mé-
    tier’, l’objectif et le ROI attendu,

  • identifiez les équipes internes impac-
    tées par la question,

  • constituez une équipe projet efficace:
    métiers, organisation, MOD, juridique,
    DPO et informatique,

  • quels sont les risques : privacy, ré-
    glementation, social, etc., …

Identifiez le contexte

  • Repensez l’infrastructure data pour
    la placer au service des métiers
  • Proposez un cadrage ‘métier’ clair,
    mesurable, atteignable et réaliste,
  • Définissez un calendrier de mise
    en oeuvre avec des échéances à
    respecter,
  • → une équipe projet transversale.

Réalisation du moteur de prévisions (Bundle)

  • récupération des données, construction du Dataset (concaténtion – renommage – catégorisation – labellisation – tests, …)
  • modélisation, apprentissage et itérations,
  • présentation des prédictions et évaluation,
  • axes d’amélioration et réévaluation.

Implémentation et déploiement dans vos processus métier

  • monitoring des résultats : évaluation et
    amélioration,

  • gestion des utilisateurs,

  • communication et conduite du chan-
    gement…

Evaluation

  • Mesure de la pertinence de la réponse à la question métier.
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