Data science
Des services de data science qui répondent à vos questions les plus difficiles
Quels clients vont partir ? Quel stock chaque site doit-il détenir ? Quel prix maximise la marge ? Les data scientists de SoftSapien appliquent les statistiques et le machine learning aux questions qui déterminent votre chiffre d'affaires et vos coûts.
Dernière mise à jour :
Clients sélectionnés
Vue d'ensemble
Des données brutes aux décisions auxquelles la direction se fie
La plupart des organisations collectent bien plus de données qu'elles n'en analysent. Des tendances précieuses sur les clients, les opérations et les marchés restent enfouies faute de temps ou de compétences spécialisées pour les trouver.
Nos data scientists partent d'une question métier précise et de la décision qu'elle éclaire. Nous explorons les données, testons des hypothèses et construisons des modèles explicables pour ceux qui les utiliseront. Les résultats sont livrés sous forme de recommandations claires, d'outils interactifs ou de modèles de production intégrés à vos systèmes.
La conception d'expériences et l'analyse causale aident à distinguer les effets réels des coïncidences, pour que les investissements reposent sur des preuves.
Les défis que nous relevons
Les questions métier auxquelles répond la data science
Attrition client
Nous perdons des clients sans prévenir.
Les modèles d'attrition identifient tôt les comptes à risque et en expliquent les causes, pour que les équipes de fidélisation agissent tant qu'il est encore temps.
Équilibre des stocks
Certains sites débordent pendant que d'autres sont en rupture.
La prévision de la demande par produit et par site fixe des niveaux de stock qui réduisent à la fois les ruptures et les surstocks.
Tarification
Nous fixons nos prix à l'instinct.
Les modèles de tarification et d'optimisation estiment la réaction de la demande et la marge, et transforment les décisions de prix en choix testés et fondés sur des preuves.
Cause ou coïncidence
Nous ne savons pas quelles initiatives ont réellement fonctionné.
La conception d'expériences, les tests A/B et l'analyse causale distinguent les effets réels des coïncidences.
Ce qui est inclus
Compétences en data science
Des méthodes statistiques et de machine learning appliquées aux problèmes commerciaux et opérationnels.
Modélisation prédictive
Modèles d'attrition, d'appétence, de risque et de valeur vie client qui hiérarchisent les actions.
Prévision de la demande
Des modèles de séries temporelles qui améliorent la planification des stocks, des effectifs et de la capacité.
Segmentation client
Des segments comportementaux qui affinent le ciblage, la tarification et la stratégie produit.
Expérimentation et tests A/B
Conception et analyse de tests qui mesurent l'impact réel des changements.
Tarification et optimisation
Modèles d'élasticité des prix, de promotion et d'optimisation des ressources.
Analyse exploratoire
Une investigation guidée par les hypothèses qui met au jour les leviers de performance.
Résultats métier
La valeur de la data science appliquée
Chaque mission se termine par une recommandation mesurable ou un modèle déployé.
Une meilleure fidélisation
Les signaux précoces d'attrition permettent aux équipes d'intervenir avant le départ des clients.
Des stocks optimisés
De meilleures prévisions réduisent à la fois les ruptures et les surstocks.
Une tarification plus juste
Une tarification fondée sur les preuves améliore la marge sans approximation.
Des dépenses marketing mieux ciblées
Les modèles d'appétence orientent le budget vers les clients les plus susceptibles de répondre.
Des décisions d'investissement assurées
Des expériences rigoureuses montrent quelles initiatives fonctionnent vraiment.
Secteurs
La data science dans tous les secteurs
Comment la discipline s'adapte aux réglementations, aux données et aux clients de chaque secteur.
Finance et commerce
Risque de crédit, valeur vie client et efficacité des promotions.
- Fintech
- Banque
- Assurance
- E-commerce
- Biens de consommation
- Distribution de mode
Industrie et chaîne d'approvisionnement
Planification de la demande, optimisation du rendement et analyse du réseau logistique.
- Automobile
- Industrie manufacturière (Industrie 4.0)
- Logistique
- Transport
- Construction
- Architecture
- Pétrole et gaz
- Cleantech
- Énergie et services publics
- Agriculture
Santé et sciences de la vie
Risque de réadmission, prévision des flux de patients et recherche sur les résultats.
- Santé et hôpitaux
- Santé et bien-être
- Dentaire
Services publics et grand public
Analyse d'audience, prévision des inscriptions et évaluation des programmes.
- Secteur public
- EdTech
- Médias et divertissement
- Immobilier
- Voyage et tourisme
- Agroalimentaire et boissons
- Restauration
- Sport et fitness
- Associations et ONG
- Services juridiques
Approche de delivery
Comment nous menons les missions de data science
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Définir la question
La décision métier, l'indicateur et les contraintes sont convenus.
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Explorer les données
La qualité, la couverture et les premières tendances sont évaluées.
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Modéliser et valider
Les méthodes sont comparées et validées sur des données mises de côté.
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Interpréter
Les résultats sont traduits en recommandations claires et actionnables.
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Opérationnaliser
Les modèles ou les enseignements sont intégrés aux outils et aux workflows.
Technologie
Les plateformes et outils que nous utilisons
Choisis pour chaque mission en fonction de votre patrimoine existant, de vos licences et des compétences de votre équipe.
Langages
- Python
- R
- SQL
Bibliothèques
- pandas
- scikit-learn
- statsmodels
- Prophet
- XGBoost
- PyMC
Notebooks et plateformes
- Jupyter
- Databricks
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
Données
- Snowflake
- BigQuery
- PostgreSQL
- dbt
Expérimentation
- Optimizely
- GrowthBook
- Statsig
Modèles d'engagement
Comment travailler avec SoftSapien
Commencez petit et élargissez, ou engagez-vous sur un programme complet. Chaque modèle inclut les mêmes standards de propriété, de sécurité et de reporting.
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À partir d'environ 4 semaines
Pilote
Prouvez la valeur sur un processus, une campagne ou une preuve de concept avant d'investir plus largement.
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Prix forfaitaire
Delivery au forfait
Un livrable clairement délimité, selon des critères d'acceptation convenus.
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Mensuel, défini après le cadrage
Forfait programme
Un delivery continu, avec des priorités revues à chaque cycle.
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Délais de réponse définis
Support managé
Des contrats de support qui maintiennent la performance des plateformes et des campagnes après le lancement.
Pourquoi SoftSapien
Pourquoi les entreprises choisissent SoftSapien
Ce que toute organisation peut attendre d'une mission de data science avec SoftSapien.
Propriété à la passation
Le code source, les configurations, la documentation et les livrables stratégiques sont transférés à votre organisation à la clôture de la mission.
Sécurité et conformité par défaut
Le travail s'effectue dans vos périmètres d'identité, d'accès et de résidence des données dès le premier jour, vos exigences de conformité étant intégrées au delivery.
Une réponse sous 2 heures ouvrées
Chaque demande parvient à un spécialiste et reçoit une réponse sous deux heures ouvrées.
Des spécialistes du lancement à la passation
Les ingénieurs et stratèges qui cadrent votre mission restent mobilisés jusqu'au delivery et à la passation.
Toutes les disciplines, coordonnées
Les expertises en ingénierie, IA, cloud, business et marketing se combinent dès qu'une mission couvre plusieurs disciplines.
Un delivery sur tous les fuseaux horaires
Des équipes en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique alignent le delivery sur vos horaires de travail.
Questions fréquentes
FAQ data science
Aucune question ne correspond.
Quelles questions métier s'y prêtent bien ?
Toute question disposant de suffisamment de données historiques pour la modéliser et d'une décision claire que la réponse éclairerait, comme le risque d'attrition ou la prévision de la demande.
Livrez-vous une analyse ponctuelle ou un modèle en continu ?
L'un ou l'autre, selon que la question porte sur une décision ponctuelle ou nécessite des prévisions continues.
En quoi consiste concrètement le conseil en data science ?
Une modélisation ciblée sur une question métier précise, une validation sur les résultats historiques et la remise du modèle comme du raisonnement qui le sous-tend.
Combien coûte une mission de data science ?
Le coût dépend de la disponibilité des données et de la complexité de la question. Nous l'estimons après avoir examiné vos données et la décision qu'elles doivent éclairer.
Combien de temps dure une mission de data science ?
Une analyse ciblée répondant à une question métier peut être bouclée en quelques semaines. Les modèles de prévision continue sont cadrés comme une mission dans la durée.
À qui appartiennent le modèle et l'analyse à la fin de la mission ?
À vous. Le code du modèle, la documentation de l'analyse et le raisonnement sous-jacent sont transférés à votre organisation lors de la passation.
De combien de données historiques avons-nous besoin pour commencer ?
Suffisamment pour valider le modèle sur des résultats historiques réels. Nous évaluons la suffisance des données pendant la phase de cadrage, avant de nous engager dans le développement.
Pour quels secteurs avez-vous réalisé des prévisions d'attrition ou de demande ?
Les activités par abonnement, la logistique et le fret, le commerce et les services financiers, entre autres.
Votre équipe peut-elle expliquer le raisonnement du modèle à nos interlocuteurs non techniques ?
Oui. La passation inclut le raisonnement du modèle en plus du code, pour que votre équipe puisse agir directement.
Dans quel délai pouvez-vous démarrer une mission de data science ?
Chaque demande reçoit une réponse sous 2 heures ouvrées.
Obtenez une réponse fondée sur des preuves
Apportez-nous la question métier à laquelle vous avez le plus besoin de répondre. Nous évaluerons les données disponibles et esquisserons l'analyse et les livrables attendus.