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Esther MONGRÉDIEN

Paris

Electionsmunicipales 2026

RETROUVEZ GRATUITEMENTRésultat de la municipale à Malakoff
Résultat de la municipale dans les Hauts-de-Seine

En résumé

Mes compétences :
SAS Base
SAS Enterprise Miner
SAS IML
Modèles de durée
Scoring
JMP
SAS Macro
Analyse des données
Séries temporelles et prévisions
Datamining
Webanalytics
VBA
SAS
Google analytics
Xiti

Entreprises

  • Accorhotels - Customer Analyst

    Paris 2017 - maintenant

  • Velvet Consulting - Consultante Datamining

    Paris 2015 - 2017 Mission AccorHotels (7 mois)

    Mission Groupe Etam (4 mois)

    Mission Bouygues Telecom, au sein de l'équipe Statistique & Connaissance Clients (1 an et 5 mois) :
    • Etudes de connaissance clients (étude de profils clients, analyse du churn, des acquisitions, des comportements des clients (usages, migrations...), bilans d'offres promotionnelles...)
    • Construction d'un score d'appétence à la souscription d'une Bbox sur les clients mobile, afin d'optimiser les ciblages de campagnes télévente

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    Logiciels utilisés : SAS,9.3 SAS Enterprise Miner, Teradata, SPSS Modeler, Sphinx, Dataiku

  • MRM // McCANN - Consultante Datamining

    Neuilly Sur Seine 2013 - 2015 • SFR : recommandation de ciblages des Imprimés Sans Adresse (ISA), dans un objectif de hausse du trafic et des actes commerciaux en magasin, et analyse des impacts
    Logiciels utilisés : SAS 9.4, Mapinfo

    • Entreprise française du secteur du luxe : suivi statistique de l'activité et de la performance du centre de contacts, création de reporting
    Logiciels utilisés : SAS 9.3, Excel/VBA, Microstrategy

    • L'Oréal Luxe (marques Helena Rubinstein, Lancôme, Kiehl's, Biotherm) : projets de connaissance clients : études comportementales, segmentations clients
    Logiciels utilisés : SAS 9.3, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner

    • Houra.fr : participation à l'élaboration d'un nouveau programme de fidélité, réalisation d'un score de churn
    Logiciels utilisés : SAS 9.3, SAS Enterprise Guide

  • Assu2000 - Chargée d'études statistiques (stage de fin d'études)

    2012 - 2012 • Analyse approfondie des taux de transformation des devis internet en affaires nouvelles.
    • Construction de modèles prédictifs (arbres de décision, scores...) permettant d'identifier les profils au plus fort potentiel de souscription sur la branche moto.
    • Réalisation d'une segmentation des devis auto (ACM, classification)
    • Utilisation de SAS (Base, Stat, Macro, IML), JMP, Excel
    • Note de stage : 18/20

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