dc.contributor.author |
Moussous, Hanane |
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dc.contributor.author |
Rarrbo, Amine |
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dc.contributor.other |
Gourine, Reda, Directeur de thèse |
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dc.contributor.other |
Abriche, Souhila, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2021-01-10T14:22:22Z |
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dc.date.available |
2021-01-10T14:22:22Z |
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dc.date.issued |
2019 |
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dc.identifier.other |
EP00037 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5643 |
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dc.description |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Management Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Beaucoup d’entreprises notamment celles de télécommunication se retrouvent aujourd’hui en possession d’importantes quantités de données, ces données, après traitement et analyse génèrent des informations pertinentes sur lesquelles s’appuie la prise de décision à différents niveaux. Ce projet, abordant toutes les étapes d’un projet en Business intelligence(BI) a pour objectif d’automatiser le calcul des indicateurs clé de performance (KPI) du service « Customer Value Management » (CVM) de l’entreprise Djezzy, lui permettant de cibler, par des campagnes marketing les abonnés prépayés de celle-ci, et via l’offre la mieux adaptée à leurs comportements.La problématique qui en découle est la suivante : Quelles sont les données, comment les exploiter, les organiser et les présenter pour automatiser le calcul de ces KPI afin d’optimiser le ciblage de ces campagnes marketing ?
Pour répondre à cette problématique,une solution a été proposée, celle-ci est initiée par la conception d’un Datamart à partir d’entrepôt de données (EDD) existant de l’entreprise, dont les données seront facilement exploitées, pour le calcul automatisé de ces KPI, qui seront regroupés et ordonnés par abonné dans une table nommée Analytical Dataset (ADS) mise à jour mensuellement, constituant ainsi la seconde partie de cette solution. Comme troisième partie intervient l’implémentation d’un algorithme de classification (K-means) segmentant les abonnés afin de faciliter leur ciblage. Enfin, comme dernier point vient la conception d’un tableau de bord reprenant ces indicateurs, permettant ainsi la visualisation des résultats obtenus dans les précédentes parties |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Business intelligence |
fr_FR |
dc.subject |
Indicateurs clés de performance |
fr_FR |
dc.subject |
Magasin de données ; |
fr_FR |
dc.subject |
Automatisation du Calcul des indicateurs |
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dc.subject |
Exploration de données |
fr_FR |
dc.subject |
Classification |
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dc.subject |
K-moyennes ; tableau de bord. |
fr_FR |
dc.title |
Projet BI : de l’extraction à l’analyse de données pour le ciblage des campagnes marketing |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |