Retail
Traitez chaque client comme un segment à lui seul
Scorez chaque client individuellement, pas par segment, et réagissez aux signaux de fidélité, de panier et de churn dès qu’ils apparaissent.
Rapide par nature
Toutes les données réseau rapprochées en quelques heures, pas en plusieurs jours.
Les données restent chez vous
Sur site ou en cloud privé. Les données de transactions et de clients ne quittent jamais votre infrastructure.
Taillé pour les gros volumes
Traite des milliards d’enregistrements par jour sur un serveur standard.
Notre approche
Conçu pour les vrais besoins du retail.
Anatella | Moteur de préparation des données
Connectez toutes vos sources
Données de caisse, de fidélité, d’e-commerce et de fournisseurs, tous systèmes confondus, réunies dans une vue unique.
Un traitement à la maille du magasin et de la référence
Des centaines de milliers de points de vente et de références modélisés un par un, au lieu d’être noyés dans une moyenne nationale.
Un pipeline, un serveur
Pas de cluster, pas de projet de data lake. Un seul serveur gère tout, de l’ingestion au scoring.
Modeler | Moteur prédictif
Sélection automatique des variables
Un modèle par magasin, par quartier ou par client, générés et scorés en parallèle.
Les algorithmes s’affrontent, les maths tranchent
Plusieurs modèles sont comparés entre eux, et le meilleur est retenu sur des critères statistiques.
Drift Report intégré
Signale un modèle de prévision ou de churn qui perd en précision quand les saisons ou les comportements d’achat changent.
SOLUTIONS
Ce que ça donne en production.
+10 % de visites en magasin grâce aux coupons personnalisés
Delhaize a remplacé ses campagnes génériques par des coupons calés sur l’historique d’achat de chaque client.
Un panier qui se remplit tout seul, en un clic
La Magic List de Carrefour compose le panier à partir des habitudes d’achat de chaque client et des niveaux de stock.
92 % de précision des prévisions sur 300 000 points de vente
Bavaria fait tourner 30 000 modèles de quartier plutôt qu’une moyenne unique pour tout le réseau.
1 013 variables repèrent les clients avant leur départ
Delhaize détecte le désengagement sur 37 catégories de produits, assez tôt pour agir.
Problèmes résolus
Ce que les retailers règlent avec TIMi.
Un seul modèle pour des milliers de magasins
Une prévision nationale unique passe à côté de ce qui se joue dans chaque rayon, dans chaque quartier, chaque jour.
Des offres trop génériques
Les remises et promotions pensées pour un segment collent rarement à la personne qui passe en caisse.
Un client, plusieurs profils
Les données de fidélité, de caisse et d’e-commerce dorment dans des systèmes séparés, jamais réunies dans une vue unique.
Un assortiment décidé au feeling
Le temps qu’une tendance soit confirmée dans un rapport, la décision sur le linéaire ou les stocks a déjà été prise.
FAQ
Questions fréquentes.
À quoi sert TIMi dans les télécoms ?
Les opérateurs télécoms utilisent TIMi pour certifier leurs données de réseau et de revenus, détecter la fraude avant qu’elle ne soit comptabilisée, modéliser le churn des abonnés et soutenir la vente en temps réel. Parmi les déploiements : Snype (certification des données d’un réseau national), MTN (analyse du churn sur 21,4 millions d’abonnés) et VOO (détection de fraude et vente entrante).
TIMi peut-il tourner sur site chez un opérateur télécom ?
Oui. TIMi tourne sur site ou dans un cloud privé, sur des serveurs standard et sans cluster. Les données d’abonnés, de facturation et de réseau restent dans l’infrastructure de l’opérateur.
À quelle vitesse TIMi traite-t-il des données télécoms d’échelle nationale ?
Pour Snype, TIMi traite 150 milliards de transactions par mois, pour 7 opérateurs et plus de 200 sources de données, et produit des chiffres certifiés de trafic, de revenus et de fraude en 5 à 7 heures.
De combien TIMi améliore-t-il la détection du churn ?
Pour MTN, TIMi a fait passer la précision de détection du churn de 45 % à 57 %, en analysant 12,1 milliards d’enregistrements sur 21,4 millions d’abonnés en moins de 5 jours, grâce à l’analyse de réseaux sociaux (SNA) et à 657 variables.
TIMi peut-il détecter la fraude avant qu’elle ne pèse sur les revenus ?
Oui. Pour VOO, TIMi signale les comportements suspects dès le premier mois après l’activation, ce qui réduit les coûts de recouvrement de 50 % et préserve les revenus sur 36 % des comptes à risque.
TIMi s’intègre-t-il aux systèmes de facturation, de CRM ou de réseau existants ?
Oui. TIMi se connecte nativement aux systèmes de facturation, de CRM et de réseau existants et y injecte directement ses prédictions, sans migration.
JUGEZ PAR VOUS-MÊME
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