ADMINISTRATION PUBLIQUE

Optimiser les processus de relation client avec l’analyse prédictive

La Mutuelle Nationale Territoriale (MNT) a développé plusieurs modèles prédictifs pour lutter contre la fraude, automatiser les processus de gestion de la relation client et prévenir les risques de churn.

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Fauille de route d'une stratégie de data management

Feuille de route d’une stratégie de Data Management 

Ce livre blanc croise les regards des décideurs IT & Data autour de la méthodologie à suivre pour bâtir une organisation data-centric (gouvernance, référentiels de données, qualité des données …).

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La data science pour lutter contre la fraude et optimiser les processus internes​

Avec plus d’un million de personnes protégées, la MNT est la première mutuelle des services publics locaux en santé comme en prévoyance. Elle fait partie du Groupe VYV, premier acteur mutualiste de santé et de protection sociale en France, depuis sa création. La MNT accompagne les agents comme les collectivités afin qu’ils puissent exercer au mieux leur mission d’intérêt général.

Dans le cadre de l’amélioration de son processus de gestion de la relation client, notre client a souhaité mettre en place des modèles prédictifs pour répondre à plusieurs problématiques : lutte contre la fraude, amélioration de la segmentation de sa clientèle, maîtrise du churn et meilleure appétence produit/service.

Lutte contre la fraude
Lutte contre la fraude

Lutte contre la fraude : les promesses de l’analyse de la data


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L’analyse prédictive pour optimiser leurs processus interne

DataValue Consulting a aidé la MNT à développer et industrialiser plusieurs modèles prédictifs métiers grâce à son expertise en data ingénierie (collecte, nettoyage et préparation de données) et en data science (préparation de matrice d’entraînement, entraînement et sélection de modèle, réglage des hyper-paramètres, tests).

La mise en œuvre des algorithmes permet de concevoir et d’industrialiser plusieurs cas d’usage pour la MNT :

  • un système d’analyse automatisée des e-mails envoyés par les clients grâce à des algorithmes de text mining afin de les classer et d’y apporter une réponse automatique et un pilotage proactif,
  • La prévision des résiliations de contrats avec 95% de taux de prédiction,
  • Un système de détection de fraude.

Un processus interne renforcé par l’analyse prédictive

01

Meilleur accompagnement client avec un traitement automatisé des 15 000 emails reçus par semaine. 

02

Appréhension des résiliations et proposition d’offres adaptées.

03

Meilleure connaissance des adhérents pour fluidifier l’expérience client.

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