Laurent DENEAU

En résumé

Entreprises

• BNP Paribas Personal Finance - Consultant Data Management Avisia

  Levallois Perret 2014 - maintenant > 2015 : Consultant Data Management - AVISIA – BNP Paribas PF –
  Direction Marketing – 1 an
  - Pilotage des évolutions des outils décisionnels (bases de données,
  outil de sélection Marketing)
  - Accompagnement des entités utilisatrices dans leur exploitation des
  bases de données et le fonctionnement de l’outil de sélection
  Marketing
  - Gestion de la maintenance et de l’adaptation des systèmes experts
  commerciaux (relevés de compte, tarification, routage intelligent et
  Push, BOC - base d’opportunités client, commissionnement)

• Groupe BPCE -  Consultant SAS AVISIA

  PARIS 2012 - 2014 - Collecte des données opérationnelles des caisses régionales puis
  consolidation, modélisation et restitutions des données aux équipes
  dirigeantes et aux entités utilisatrices (rapports Cognos)
  - Conception des datamarts à l’attention des équipes marketing
  - Création des indicateurs commerciaux, financiers, RH, risques pour
  l’alimentation des datamarts
  - Industrialisation systématique

• Laser Cofinoga - Chargé d'Etudes Statistiques

  Paris 2011 - 2012 Etude sur campagne display Facebook (banderole publicitaire renvoyant sur le site cofinoga.fr) :
  o Définir les rendements de la campagne (Sortir les indicateurs clés de transformation de la demande)
  o Comparer ces rendements avec ceux des autres campagnes displays (Yahoo, Orange …)
  o Expliquer les différences de rendements de la campagne en comparant les profils des clients allant sur ces différents sites
  
  - Mise en place d’un score d’Attrition pour les clients ayant soldé leur crédit renouvelable en anticipé par rapport à l’échéance de leur crédit en 2010
  o Création de la base d’étude
  o Description du comportement des clients ayant effectué un solde anticipé
  o Création de courbes de concentration (courbes de Lorentz) décrivant les inégalités des montants remboursés.
  o Regroupement de variables : Etudes de corrélations, ACM
  o Création du score d’Attrition :
   Création d’un schéma d’échantillonnage => Equilibrer la part de soldes anticipés dans l’échantillon
   Comparaison de différents modèles (avec interaction, saturé…) => Matrice de confusion ; AIC, BIC.
   Validation sur un autre échantillon
  o Gains apportés par le modèle : Diviser par 12 le nombre d’envois de mailing pour cibler 75% des clients susceptibles de réaliser un solde anticipé.
  
  - Rendement des campagnes de fidélisation pour le crédit renouvelable
  o Sorties des indicateurs de réactivation par
   segment
   offre proposée
   type de prospection (mailing, telemarketing, email…)
  o Indicateurs :
   Taux de reactivation
   Montant moyen finance
   Production standard et promotionnelle
   Part de la production promo
   Taux moyen de la production promo (pondéré par le montant et la durée)
  o Analyse des résultats
  o Préconisation sur les offres en fonction des segments
  
  - Référant Statistique : Projet Bascule de barème LCC => Basculer les clients ayant un crédit renouvelable sur des barèmes respectant les contraintes de la loi sur le crédit à la consommation (LCC).
  o Calculer la mensualité actuelle de chaque client
  o Calculer la nouvelle mensualité que devra payer le client pour respecter la LCC => la LCC a pour but de diminuer les intérêts perçus par les sociétés de crédit, donc de diminuer la durée de remboursement des crédits et va donc augmenter la mensualité.
  o Définir les clients risqués => Clients subissant plus de 20€ et plus de 10% d’augmentation.
  o Livrer les fichiers de sélection pour la bascule de barème selon leur niveau d’augmentation
  o Faire la vérification sur les nouveaux barèmes des clients
  o Détecter les anomalies apparues => particularités de certains anciens comptes => Augmentation plus importante que prévue ou alors fonctionnement du compte bloquant la bascule
  o Aide à la décision pour la résolution des anomalies
  o Livrer les fichiers pour la résolution des anomalies
  o Etat des lieux du portefeuille pour l’ensemble des comptes de crédits renouvelables
   Projet en collaboration avec les pôles Produit, Risque, Stratégie, Support
  
  - Reporting
  o Acquisition : transformation de la demande par canal (Web, Call center, Agences…)
   Sortir le Reporting en mensuel
   Analyser les résultats
   Modifier et adapter le reporting en fonction des différents besoins
  o Budget Fidélisation
  

• The Phone House - Stagiaire

  Paris 2008 - 2008 Objectifs: Si la demande du client ne peut être traitée en direct, ou si le client n’arrive pas à joindre un conseiller (il a la possibilité de décrire sa demande et un conseiller le recontacte dans les plus brefs délais), il était nécessaire de mettre en place un suivi des appels sortant à effectuer par les conseillers.
  - Création d’un formulaire d’enregistrement de la demande du client (coordonnées du client, descriptif de la demande en quelques questions).
  - Enregistrement en temps réel de la demande du client dans une base de production contenant les informations du formulaire, les informations concernant le conseiller, la date d’enregistrement, l’importance de la demande (déterminée à partir des questions du formulaire)
  - Calcul du délai de rappel selon la demande
  - Création de pop up avec des codes couleurs selon l’urgence de rappeler le client.
  ð Le formulaire a été testé en recette puis mis en production sur le site Intranet pour les conseillers. Il a été entièrement réalisé en langage ASP.
  
  La seconde partie consistait à la sortie de statistiques de base et de graphiques sur les temps d’appels des conseillers pour le compte des Managers. (
  - Moyenne des temps d’appels par conseiller et par équipe en temps réels
  - Graphique sur l’évolution des temps d’appels par jour et par semaine
  - Nombre d’appels pris
  - Nombre d’appels « perdus » = non traités

Formations

• Université De Bretagne Sud

  Vannes 2008 - 2011 Master Ingénierie Statistique et Décisionnelle
  
  Faculté des Sciences - Statistiques :
  Modèle linéaire généralisé (régression logistique, Poisson..)
  Scoring
  Processus de file d'attente
  Montée en compétence SAS & R
  Analyse de données (ACP, ACM, AFC..)
  Clustering (CAH, Réseaux de neurone, k-means)
  Analyse discriminante
  
  Décisionnel :
  Extraction des connaissances à partir de données
  Systèmes d'information décisionnels, entrepôts de données, ETL, B

• IUT (Vannes)

  Vannes 2006 - 2008 DUT STID
  
  Statistiques Descriptives
  Analyse de données
  Sondages
  Estimations & Tests
  Régression Linéaire Multiple
  Géomarketing (MapInfo)
  
  Logiciels: SAS, SPAD, MapInfo, R, Excel, Power Point, Word...
  
  

Réseau

• Bruno THIERRY

• Cyril GILAIZEAU

• Delphine DEMY

• Elie N'KAOUA

• Isabelle DE OLIVEIRA

• Ludovic BOURGEOIS

• Morgane LEGRAND

• Nicolas KLIMM