1. Traduire un enjeu d’affaires en problème quantitatif

Dans la pratique professionnelle, une entreprise n’aborde jamais son équipe de données en demandant une « régression multivariée » ; elle déclare : « Nous perdons 15% de nos abonnés premium chaque trimestre et nous voulons endiguer cette hémorragie. »

Le travail d’excellence du Data Scientist consiste à formuler cette douleur en hypothèse quantifiable :

• Identifier les facteurs déterminants de la résiliation (Churn).
• Construire un score d’attrition client individuel.
• Mesurer le gain financier potentiel d’une campagne de rétention ciblée.

2. Les métriques financières et opérationnelles clés

Pour dialoguer d’égal à égal avec la direction administrative et financière (DAF), le Data Scientist doit maîtriser le langage des affaires :

• CAC (Coût d’Acquisition Client) : Investissement marketing et commercial nécessaire pour acquérir un nouveau client.
• LTV (Customer Lifetime Value) : Valeur actualisée nette du profit total généré par un client au cours de sa relation avec la marque.
• Taux de Churn (Attrition) : Proportion de clients ou revenus perdus sur une période donnée.
• ROI (Retour sur Investissement) : (Gains nets générés par la solution - Coûts de développement) / Coûts de développement.

3. Cahier des charges et grille d’évaluation du projet

Dans le cadre du cursus certifiant Éducasuisse, vous choisirez l’un des trois cas sectoriels proposés :

1. Optimisation de la valeur client dans le secteur bancaire / FinTech suisse.
2. Analyse prédictive de la demande et de la chaîne logistique dans la grande distribution.
3. Modélisation des admissions et de l’allocation des ressources dans le domaine de la santé.