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Marketing
Flairez les tendances et prenez les bonnes décisions avec BayesiaLab
« BayesiaLab offre tous les atouts de la technologie moderne tout en étant très facilement exploitable. C'est un outil particulièrement intéressant pour les statisticiens. »
La technologie BayesiaLab, un système capable d'explorer l'incertitude
Ergonomique et facile à exploiter, BayesiaLab apportent des pistes de réflexions concrètes, adaptées aux problématiques des décideurs, et ce, même si les données de base sont incomplètes et appelées à évoluer.
BayesiaLab met en valeur les liens et interdépendances entre chaque facteur d'une même problématique. Il permet de quantifier l'impact de chaque facteur sur l'ensemble du système.
Avec BayesiaLab, le décideur élabore différents scénarii en faisant évoluer lui-même les facteurs clés du problème traité : aucune cause n'est négligée et toutes les éventualités sont envisagées.
BayesiaLab est l'outil idéal pour l'analyse des usages et attitudes d'un ensemble de clients, l'analyse de questionnaires de satisfaction, l'analyse de l'image d'une marque, la segmentation (création de typologies) de clients ou de produits, l'évaluation de score d'appétence envers de nouveaux produits, etc.
Découvrez plus en détail BayesiaLab et ses fonctionnalités »
Des exemples d'applications
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Identification de leviers d'appréciation de parfums
Pangborn 2009
Présentation à la conférence de Pangborn 2009 par notre partenaire Repères de l'utilisation des réseaux bayésiens via BayesiaLab pour l'identification des leviers d'appréciation de parfums.
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Analyse sensorielle de parfums
Applibugs 2009
Application des Equations Structurelles Probabilistes à l'analyse sensorielle de parfums.
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Modélisation des préférences des consommateurs
Sensometrics meeting 2008 (St Catharine, Ontario)
Présentation lors du congrès Sensometrics (St Catharines, Ontario, 21 Juillet 2008) d'une méthode de modélisation bayésienne des préférences des consommateurs (en collaboration avec Repères)
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Segmentation des consommateurs
Conférence SKIM 2008 (Barcelone)
Présentation à la conférence SKIM (Barcelone, mai 2008) d'une méthode novatrice pour la segmentation des consommateurs par réseaux bayésiens (en collaboration avec Repères).
- Caractérisation de clients, élaboration de profils Apprentissage de profil de clients à partir d'une base de donnée, caractérisation pour prédire les produits adaptés et détecter les fraudes.
- Analyse de questionnaires de satisfaction La satisfaction des clients passée au crible avec BayesiaLab.
- Mise en oeuvre d'un score bayésien Mise en oeuvre d'un score bayésien et utilisation du module graphique pour visualiser les données.
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