Mission du poste/stage Enrichir notre modèle de NPS explicatif et prédictif du business- aujourd'hui basé sur du qualitatif et un peu de quanti - par des données quantitatives enrichies. Proposer de premières pistes visant à automatiser un tel modèle. Détail des activités 1 - Etat des lieux des études et modèles prédictifs NPS et Business Recenser les outils et études existantes sur les liens entre satisfaction client et business (CA, churn ). Sources?: B&D 2022, WomenUp 2025 Analyser et dégager un modèle cible 2 - Elargir à d'autres gisement de données visant à expliquer les liens - Actualiser l'étude des données pouvant traduire la fidélité, l'engagement, la recommandation client et les données secondaires explicatives (proxy) - Explorer/rechercher dans les différents gisements de données internes, les meilleures variables explicatives avec une profondeur d'historique suffisantes (mini 3 ans / 6 ans idéalement ) auprès des Customer Journey Leaders et acteurs de la performance métier (vente - build - run). Ce point réclamera au préalable un gros travail d'exploration de différents types de données?: Données opérationnelles (ex?: délais de traitement, respect des engagements contractuels -SLAs), données de fidélité clients (CA nouveau, taux de succès/renouvellement win ratio ). - Proposer un modèle complet (lien entre NPS et engagement facteurs explicatifs). 3 - Outiller, automatiser le modèle Récupérer le modèle réalisé dans le cadre du projet womenup Proposer une adaptation en fonction des recommandations 4 - Présentation des résultats aux parties prenantes Présentation de l'avancement en réunion d'équipe Restitution des enseignements et pistes vers les parties prenantes. CSE
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