Se former en Optimiser la performance commerciale avec l’analyse prédictive | Rivotra

Le programme Optimiser la performance commerciale avec l’analyse prédictive a été conçu pour des professionnels en poste.

Cette formation exclusive accompagne les entreprises dans l’exploitation concrète des modèles prédictifs pour anticiper le comportement client. En une journée, les participants découvrent comment exploiter les données existantes pour identifier des opportunités commerciales immédiates, réduire les pertes et adapter les stratégies à chaque segment. Méthodes pédagogiques adaptées aux besoins métiers, alternant apports théoriques et ateliers pratiques sur jeux de données réels.

Objectifs

• Savoir identifier les indicateurs clés pour une modélisation prédictive efficace", "Construire un modèle simple d’analyse prédictive sans codage", "Traduire les résultats en actions commerciales immédiates", "Optimiser l’allocation des ressources commerciales grâce aux prédictions", "Évaluer la fiabilité et la pertinence des modèles déployés"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l’analyse prédictive appliquée au commerce", "content": "Introduction aux concepts d’analyse prédictive. Identification des données pertinentes (historique des ventes, interactions clients, tendances du marché). Méthodes pour nettoyer et structurer les données. Présentation des outils accessibles sans expertise technique (tableaux de bord, solutions logicielles métiers). Cadre légal et éthique de l’utilisation des données client.", "duration_hours": 3}, {"module": "Construction d’un modèle prédictif simple", "content": "Étapes clés pour créer un modèle de scoring client : choix des algorithmes basiques (régression, arbres de décision). Paramétrage et validation du modèle. Interprétation des résultats (taux de conversion, panier moyen, churn). Atelier pratique s

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).