Personnalisation en fonction des profils client

Grâce à notre approche de micro-segmentation, nous analysons chaque client individuellement en utilisant des algorithmes de machine learning. Cette analyse approfondie permet de segmenter les clients en fonction de nombreux critères, tels que :

  • Comportements financiers :

    • Analyse des habitudes de transaction : Evaluation des types de transactions (dépôts, retraits, transferts) effectuées par le client.
    • Fréquence et volume des opérations : Suivi de la fréquence des transactions et des montants traités pour identifier des modèles de comportement financier.
  • Données démographiques :

    • Informations personnelles : Collecte de données telles que l’âge, le lieu de résidence, la profession et le statut marital pour une meilleure compréhension du profil du client.
    • Contexte géographique : Analyse des risques associés aux régions où réside ou opère le client, en tenant compte des niveaux de risque locaux.
  • Historique de transactions :

    • Historique complet des transactions : Agrégation des données transactionnelles sur une période donnée pour détecter des schémas récurrents et des anomalies.
    • Détection des comportements inhabituels : Identification des transactions qui dévient des comportements habituels du client, telles que des transferts de fonds inhabituels ou des montants soudainement élevés.