Depuis plus de 4 ans, NEXT, le laboratoire d'innovation d'Epsilon France, travaille à la conception d’outils basés sur l’IA pour faciliter la collaboration avec les équipes Sales, Marketing & les équipes IT. Il y a un an, nous sortions Amplify, une interface en langage naturel qui permet de créer, activer et piloter des audiences CRM & Média. Lors de cette session, nous reviendrons sur les bénéfices d'Amplify et comment cette solution peut véritablement transformer la manière dont les DSI soutiennent les objectifs marketing grâce à l'IA. 

Nous présenterons aussi Campaign Companion, notre nouvelle solution pour simplifier la gestion des campagnes CRM.

• Identifier, prioriser et activer les professionnels de santé (HCPs) au plus fort potentiel, qui desservent votre population de patients cible, est essentiel pour aider les patients à accéder à nos traitements.
• En tirant parti de l’apprentissage automatique, nous identifions dynamiquement les profils les plus prometteurs en fonction de leur influence et de leur potentiel, et nous combinons cette approche avec différentes solution afin d’améliorer la prise de décision et d’ajuster nos plans d’actions.
• Cette approche a permis d’augmenter considérablement le nombre de nouveaux patients traités sur plusieurs aires thérapeutiques.

Le processus d’allocation des coûts dans Alteryx s’appuie sur des workflows automatisés pour répartir avec précision les coûts des ETP entre les centres d’activités, selon des critères prédéfinis tels que les effectifs ou les volumes, en respectant des règles spécifiques d’allocation des coûts et de calcul des KPI.

1. Ingestion et préparation des données

Alteryx se connecte à plusieurs sources (par exemple, ERP, CRM, stockage cloud) pour extraire les données liées aux ETP, aux coûts et aux volumes. Le processus agrège, prépare et aligne ces ensembles de données disparates afin de créer une base de coûts unifiée.

2.Amélioration de la qualité des données

Des règles de transformation dynamiques sont appliquées pour garantir la cohérence, supprimer les doublons, gérer les valeurs manquantes et standardiser les types de données. Des outils de profilage des données offrent une visibilité sur les anomalies et valeurs aberrantes susceptibles d’impacter la logique d’allocation.

3. Logique d’allocation des coûts

Cela permet de définir des règles d’allocation flexibles et des étapes de validation — allant de ratios simples à des règles dynamiques dictées par les besoins métiers — en fonction des moteurs de coûts, ETP et volumes, pour garantir l’exactitude des calculs de KPI.

4. Intégration de l’IA générative

Les fonctions d’IA générative (par exemple via OpenAI ou les outils Gen AI d’Alteryx) renforcent le workflow en permettant :

La génération automatique de schémas de données adaptés à un format cible.

L’assistance via un outil Copilot pour créer des transformations à partir d’instructions en langage naturel.

La création de règles d’allocation dynamiques.

5. Sortie et visualisation

Les allocations finales peuvent être exportées vers des outils de reporting, des tableaux de bord ou des data lakes. Les utilisateurs peuvent consulter des synthèses d’allocation, des écarts et des vues détaillées pour appuyer la prise de décision via des applications analytiques personnalisées.