EULIDIA

Boris GUERIN

Président

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FRAUD ANALYTICS – Risk Management

 

« Eulidia nous a aidé à lutter contre la fraude en transformant nos pratiques par le levier de la Data Science, guidé par le management de la performance »

 

La démarque inconnue grève de plus de 1% le chiffre d’affaire des distributeurs…

Une des missions de l’audit interne est de lutter efficacement contre ce phénomène. Une fois
un schéma de fraude connu, cette équipe analyse et cible ses audits en croisant les données de stock
et d’encaissement accessibles via des technologies classiques de Business Intelligence. Pour traiter
les nouveaux cas de fraudes, les auditeurs s’appuient sur la DSI pour toutes nouvelles études ad hoc.
Avec l’augmentation des volumes et le besoin d’être bien plus réactif face à l’intelligence des fraudeurs, l’audit a exprimé son besoin d’augmenter sa capacité de détection et d’analyse.

 

Passer d’un modèle réactif à un modèle proactif

Pour augmenter l’autonomie du métier et faire évoluer ses pratiques de prévention et d’amélioration continue (benchmark & pilotage), nous avons imaginé un moyen innovant de détecter les anomalies à partir des données de manière proactive et instauré de nouveaux usages des technologies BI & Big Data.

 

Une démarche d’innovation rapide

Nous avons opté pour la mise en œuvre d’un « Proof of Value industrialisable » sur un périmètre restreint. Après un cadrage du business case, une démarche sur mesure a été validée avec le client. Cette démarche s’est appuyée sur notre offre Risk Management et plusieurs de nos méthodes. Enfin, en collaboration avec la DSI, nous avons mis en œuvre et hébergé une infrastructure Big Data dédiée pour lancer rapidement
le POV et lever toutes contraintes techniques.

 

Un travail en équipe pluridisciplinaire

Notre équipe pluridisciplinaire a conjugué les compétences d’un architecte Big Data, d’un Data Scientist senior, d’un Partner conseil en Management. Elle a pu implémenter en quelques jours le socle Big Data
sur Cloudera / Impala / Hive et l’alimenter de données utiles.  Le Data Scientist a utilisé R pour les analyses et la modélisation, et enfin Tableau Software pour la BI self-service & la Data Visualisation. L’équipe a travaillé en proximité avec le responsable de l’audit et le responsable BI pour garantir la
bonne compréhension métier, livrer les insights, assurer le bon déroulement du projet et la conduite
du changement.

 

La transformation de la DATA en insights activables

La démarche a permis, de mieux comprendre le phénomène de la fraude (Insights & Dataviz), de mettre
en place les moyens de détecter de nouveaux risques (Advanced Analytics), et enfin de proposer un plan d’actions pertinent et son dispositif de mise sous contrôle (Business Performance).

 

Notre création de valeur

Nous avons prouvé en l’espace de 2 mois, que le métier peut :

  • Passer d’une approche réactive à une approche proactive du management des risques grâce
    à la détection de comportements atypiques à partir de signaux faibles,
  • Analyser et comprendre en autonomie les tendances et la répartition des opérations à risques (cartographie des risques interactive) afin de mieux cibler les zones prioritaires à auditer (gains
    de temps & coûts de déplacement),
  • Conduire des benchmarks entre magasins visant à harmoniser les pratiques en caisse,
  • La DSI dispose désormais d’une infrastructure de POV Big Analytics.

 

 

PROCESS ANALYTICS – Performance Digitale

 

« Eulidia nous a aidé à augmenter le taux de transformation du processus d’acquisition client par
le levier du Process Mining »

 

Maximiser le R.O.I. des investissements consacrés au lead generation…

Notre client, une entreprise digitale, souhaite augmenter le taux de transformation de son processus d’acquisition allant du lead web à l’ouverture d’un service. Ce processus connaît des difficultés sur
sa performance. Alors que l’approche classique lean 6 sigma atteint sa limite, le défi est de trouver
les leviers d’actions qui permettent d’augmenter significativement son taux de transformation.

 

Dépasser les limites du Web Analytics

Notre démarche unique s’est appuyée sur les pratiques du Process Mining, du Lean Management
et de la Performance Marketing. Elle innove en permettant à nos clients d’explorer, d’améliorer
et de piloter le processus réel par l’utilisation des logs des différents canaux.

Pour l’exploration des parcours, plusieurs algorithmes permettent de créer un modèle de graphe à partir des schémas les plus fréquents. La combinaison des pratiques de Performance Management et des techniques Data Science a permis d’avoir une vision compréhensible des parcours et des interactions réellement mis en œuvre avec le client, de les optimiser pour mieux répondre aux attentes et enfin
de les piloter.

 

Une démarche d’innovation rapide

Cette démarche suit le cycle DMAIC (Define, Mesure, Analyse, Improve, Control). Le cycle Define a embarqué le cadrage et la réalisation d’un Proof of Value. Une fois cadré nous avons mis en place le socle de collecte, la visualisation du parcours tel qu’il existe sans a priori. Les analyses ont été faites à l’aide de Disco et R
et le pilotage de la performance du parcours à l’aide de Tableau Software.

 

Un travail en équipe pluridisciplinaire

Notre équipe pluridisciplinaire (BI, Data Science et Conseil en Management) a accompagné le marketing
et l’excellence opérationnelle pour conduire l’analyse exploratoire du parcours, identifier les familles
de sous-processus par clustering, évaluer leur performance, comprendre les points de blocage, détecter les profils à risque et proposer un plan d’actions associé à chaque opportunité d’augmentation
de transformation.

 

Notre création de valeur

Nous avons créé de la valeur par :

  • Une lecture simple sur la variété des parcours réels,
  • Une connaissance des variables explicatives qui impactent le taux de transformation,
  • L’identification des points faibles et zones à risques des parcours,
  • Des leviers de transformation en fonction des opportunités de gains, et des parcours cibles optimisés en fonction de la segmentation client.