La Délégation Hypervision Nationale a pour mission d'assurer l'animation et le pilotage global de la fonction clientèle sur le marché des clients Particuliers.
Mes compétences :
Statistique
Analyse
Entreprises
GDF Suez
- Expert Hypervision
COURBEVOIE2011 - maintenantLa Délégation Hypervision Nationale a pour mission d'assurer l'animation et le pilotage global de la fonction clientèle sur le marché des clients Particuliers.
Climpact
- Consultant Services Clients
2008 - 2011FINALITE DU POSTE
Être le point de contact privilégié de nos clients, et le garant de leur satisfaction, de la phase d'avant-vente jusqu'au renouvellement et à l'extension des abonnements et des études.
CONTEXTE
La stratégie de l’entreprise est de fournir aux entreprises des informations de "Business Intelligence Climatique" (BIC) en mode "Software as a Service" (SaaS). Le service client contribue à cette stratégie de manière proactive au travers de son lien privilégié avec les clients.
MISSIONS
Le consultant du service clients est responsable de l'intégralité de la relation avec les clients de Climpact, de la phase d'avant-vente à la phase de formation et de suivi. Il est le garant de la satisfaction du client, du renouvellement de ses études et abonnements, et du bon usage, de la pérennité et de l'extension de l'offre de BIC chez le client
IRI
- Ingénieur Modèles
CHAMBRAY LES TOURS2008 - 2008Equipe modèles : Production de Media Driver
Le Media Driver permet l'optimisation des investissements publicitaires et des plans médias et de mesurer l'impact des campagnes publicitaires sur les ventes.
C'est un modèle de régression construit à partir du rapprochement des données d'InfoScan, des investissements publicitaires et des GRPs.
Il permet de comprendre et d'élaborer les actions de communication efficaces pour supporter la valeur de marque, sur le court et le long terme.
SNCF
- Stagiaire statisticien
2007 - 2007Direction de la recherche : Projet calendrier commercial.
Ce projet a conduit à la mise au point d'un modèle mathématique et statistique capable d'anticiper les retombées des évènements impactant le trafic.
L'outil traite un volume considérable constitué de plus de 20 millions d'observations, collectées à partir des historiques de réservations sur plusieurs années.
Résultat : il est possible de visualiser en un coup d'oeil la quarantaine de journées annuelles hors normes (chacune d'elle étant divisée en 4 pour distinguer les situations du matin et de l'après-midi ainsi que les 1ère et 2ème classes).
La lecture peut également être affinée par gare et par origine-destination sur l'ensemble d'une ligne (Paris Perpignan par exemple).
L'objectif de mon travail a consisté à élaborer une méthode capable d'identifier automatiquement les évènements exceptionnels (baisses ou pics d'affluence) et à les catégoriser.
L’approche retenue pour, à terme, anticiper les pics et creux de trafic futurs est de modéliser, par apprentissage statistique, ce phénomène d’inductions/désinductions.
Cette méthodologie a été développée et appliquée avec succès à l’ensemble du trafic TGV France et ce, pour différents niveaux d’agrégation spatiaux (national, marchés, gares, etc.) et temporels.
A cette période, il n'y avait pas d'équivalent dans les compagnies de chemin de fer européennes.
