Améliorer la connaissance client grâce aux données hyper-localisées
La société Complex Systems a été rebaptisée SPINDATA en septembre 2019 mais son ADN et son objectif sont identiques : améliorer la connaissance client grâce à des données hyper-localisées. Créée en 1996, la société versaillaise est aujourd’hui l’un des acteurs historiques sur le marché de la Data Science, du Big Data et du Machine Learning appliqués au marketing. Elle propose des solutions innovantes (Recherche & Développement, Data et Intelligence Artificielle) grâce notamment à Kaliscope, à sa plateforme analytique et à son partenariat stratégique avec Articque.
SPINDATA et Articque : un partenariat fructueux
« SPINDATA et Articque ont une vision et des valeurs communes. Les 2 sociétés sont proches de leurs clients pour leur proposer des solutions simples dans le but de les rendre autonomes. SPINDATA a une grande dimension d’accompagnement et apporte :
– des nouvelles données, via le référentiel Kaliscope, qui permettent de décrire les territoires de manière très fine.
– une dimension prédictive qui a beaucoup d’applications d’un point de vue cartographique.
Avec Kaliscope, SPINDATA a réalisé un énorme travail de modélisation : nous avons croisé des informations au niveau du carreau, de l’IRIS (à différents niveaux de résolution géographique) en nous appuyant sur des données open data provenant de l’INSEE ou d’autres sources (comme par exemple les résultats des élections par bureau de vote). Ce référentiel permet de qualifier chaque carreau, chaque micro-zone géographique par des informations concernant les revenus, la richesse, le niveau de vie, la composition du foyer (nombre d’enfants, tranches d’âge…), le logement (statut d’occupation…), l’environnement, l’attitudinal…
Ce qui est fantastique avec Articque, c’est que nous avons pu observer littéralement ce que donnaient ses informations sur le terrain, ce qui est particulièrement intéressant à réutiliser dans des études d’implantation ou dans des analyses de zone de chalandise. La dimension prédictive intervient lorsque l’on croise des informations locales avec celles des clients et que l’on utilise des algorithmes de machine learning. Il est possible de bâtir des modèles de potentiel local, c’est-à-dire des modèles prédictifs permettant de dégager des informations concernant les territoires mais aussi des analyses prédictives relatives aux comportements (comme l’intérêt d’un territoire pour une gamme de véhicules, pour une association caritative ou encore la consommation de produits bio). »
Hélène Ivanoff
Hélène Ivanoff, CEO et co-fondatrice de SPINDATA, durant son intervention lors de la journée « Osez la GéoStratégie » organisée par Articque (5 septembre 2019)
SPINDATA, une entreprise à l’écoute de ses clients
SPINDATA accompagne au plus près ses clients aux profils variés afin de les aider à replacer la data au cœur de leurs activités : de nombreuses PME et les TPE souhaitent en effet comprendre les données pour mieux les utiliser et garantir une prise de décision optimale. Les clients de SPINDATA sont issus de différents secteurs économiques :
– le fundraising ou la collecte de fonds pour des associations caritatives comme la Ligue contre le cancer
– le secteur marchand, en B2B (avec Kiloutou par exemple) mais principalement en B2C (presse, tourisme, e-commerce)
– les agences marketing, qui ont 2 grandes problématiques :
1) Comment trouver de nouveaux clients qui s’inscriront dans une démarche durable avec une entreprise ?
2) Comment fidéliser ses nouveaux clients en exploitant, entre autres, la notion de retour sur investissement (ROI) des plans d’acquisition ?
