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Thomas CABROL

ASNIÈRES SUR SEINE

En résumé

Neuf ans d’expérience dans le domaine de la Connaissance Client, du CRM Analytique et de la Business Intelligence dans les secteurs telco, retail et high tech. Expertise en méthodes d’analyse de données et data mining, ainsi que dans l’aspect software et infrastructure data. Mes atouts sont principalement ma capacité d’innovation, d’adaptation et mon orientation client. Mon objectif est d’aider à l’exploitation massive des données pour une optimisation et une rationalisation de la prise de décision.

:: LinkedIn :: http://fr.linkedin.com/in/thomascabrol
:: Twitter :: @ThomasCabrol
:: Github :: https://github.com/tcabrol

Mes compétences :
Bases de données
Big Data
Ciblage
Connaissance Clients
Data mining
Data Science
Fidélisation
Hadoop
Marketing
Marketing client
Microsoft CRM
Modélisation
Open Data
Python
SAS
Segmentation
Statistiques
Valeur client

Entreprises

  • Dataiku - Co-founder

    2012 - maintenant Nous construisons la plateforme du data scientist.
    Stay tuned ! #BigData #DataScience
  • Qunb - Data Engineer

    2012 - 2012 En charge de l'acquisition et du traitement de nouvelles sources de données complexes (crawler web à grande échelle, format de données "exotique"...), pour alimenter qunb (data store unique de centralisation et de mise à disposition de données publiques ou ouvertes).
  • Is Cool Entertainment - Data Team Manager

    Paris 2010 - 2012 En charge de l’équipe Data (4 personnes) chez Is Cool Entertainment, acteur leader du social gaming sur Facebook en France. Mon équipe a pour mission d’analyser le comportement des centaines de milliers de joueurs quotidiens pour accompagner le développement de la société en optimisant les leviers de viralité, d’engagement et de monétisation. Quelques exemples de réalisations :
    • Management et process: mise en place du process « Games Analytics » (interface avec les équipes métier, recueil et définition de besoins, priorisation de tâches, estimation de planning, restitution), management de prestataires, recrutement et encadrement d’une data analyst et de 2 data miners
    • Technique: création de l’infrastructure analytique optimale, mixant virtualisation / cloud computing (Amazon Web Services) et machines physiques, création de scripts SAS, SQL et Python pour l’automatisation de process de data management, développement de jobs Hadoop (Hive, streaming)
    • Analytique : mise en place de l’ensemble des reporting sous Tableau, nombreuses analyses adhoc et profiling, modèles prédictifs de l’engagement, de la monétisation et du churn, segmentations (engagement, comportement d’achat), analyse de graphes et réseaux sociaux (détection de communautés, de joueurs centraux)
    • Communication : intervention en conférence (EBG, Open World Forum), interviews (DSI magasine), présentations au board et aux collaborateurs
  • Apple Europe - EMEA Data Mining Manager

    PARIS 2008 - 2010 Ma mission principale au sein du département BI & CRM Management EMEIA est le développement de l’intelligence spatiale et géomarketing pour supporter la stratégie commerciale d’Apple et son expansion géographique :
    • Utilisation de techniques prédictives pour modéliser les ventes potentielles de points de vente ou de zones géographiques, calcul de zones de chalandise, identification de « zones blanches », priorisation et sélection de points de vente pour le lancement de nouveaux produits ou programmes marketing (utilisation de MySQL, Python, R et SAS principalement)
    • Conception d’une plateforme intégrée de géomarketing permettant un accès facile et partagé pour plus de 40 utilisateurs à des analyses démographiques et de potentiel de vente par zone géographique, analyses de profile et d’affinité pour les magasins existants ou potentiels, et gestion collaborative de sélection de sites. Coordination des équipes internes et des prestataires externes, et développeurs (MySQL, PHP, HTML, JavaScript, Google Maps API)
    Parallèlement, j’ai également réalisé plus de 30 analyses descriptives permettant une meilleure connaissance de la base client, en analysant les différences de comportements d’achat par marché, par ligne de produit ou par zone géographique : acquisition, migration, comportement multicanal, analyse de campagne et post-lancement de produits, création d’un dashboard client (SAS, SPSS Clementine, data warehouse Teradata de 50 To).
  • Catalina Marketing France - Senior Data Mining Analyst

    Boulogne Billancourt 2006 - 2008 J’ai été amené à prototyper et développer les solutions Catalina Insights permettant aux clients distributeurs et industriels d’améliorer leur connaissance client et d’optimiser leur marketing relationnel :
    • Dans le cadre de projets tels que la mise en place de campagnes visant à identifier les potentiels de dépenses, à analyser le cycle de vie client et les risques d’attrition, à personnaliser les communications, ou encore développer le CA de certaines catégories de produits ou services, j’ai utilisé intensivement les techniques de modélisation prédictive, de clustering ou d’analyse d’associations et séquence d’achat, tout en accompagnant régulièrement les équipes commerciales dans les phases d’avant-vente ou de présentation de résultats (plateforme SAS complète dont Enterprise Guide et Enterprise Miner, data warehouse Netezza de plus de 130To de données)
    • J’ai également pu travaillé à la refonte complète des process de gestion de campagne: création des plans d’expérience, sélection de groupes témoins, automatisation des jobs d’extraction de listes via notamment l’interfaçage SAS/Unica, optimisation des mesures via des modèles GLM ou mixtes et des stratégies de redressement d’échantillons a posteriori, et industrialisation des reportings. J’ai par ailleurs conçu le framework permettant la production automatisée de centaines de métriques (scores d’appétence, dynamique de croissance…) pour plusieurs millions de clients.
    Enfin, mon rôle a également été technique en tant que leader SAS pour l’Europe : formation des analystes, création de bibliothèques de macros et stored processes, optimisation de scripts, tests de nouvelles solutions, et liaison avec les équipes US.
  • Banque PSA Finances - Analyste Risque

    2003 - 2003 J’ai rejoint pour mon stage de troisième cycle Banque PSA Finances afin de refondre un score d’acceptation utilisé pour des financements de véhicules d'occasion par la filiale portuguaise. Après un audit de l’existant, j’ai été amené à créer un nouveau score depuis la création du datamart d’analyse, jusqu’à la réalisation de la carte de score en passant par toutes les étapes intermédiaires: analyse descriptive, préparation des données, benchmark de différents modèles. Par ailleurs, l’autre objet de ce stage a été la comparaison de SAS Enterprise Mine, SPSS Clementine et KXEN Analytical Framework.
  • TMIS Consultants - Consultant Data Mining

    2003 - 2006 J’ai intégré la Direction Marketing Grand Public d’Orange France pour la réalisation de projets data mining :
    • Pour le département Data Mining Décisionnel : analyse et modélisation du comportement d’achat des abonnés (potentiel de valeur, risque de paiements, souscriptions de services et d’options), développement de reportings analytiques (migrations, souscriptions d’options, 3G), performances de nouvelles offres (impact sur les acquisitions, migrations, ARPU ou churn)
    • Pour le département Pricing, ma mission a consisté à collaborer avec les chefs de produits pour préparer ou analyser les lancements de nouveaux produits sous une optique prix (élasticité, taux de prise, dépositionnement…), j’ai travaillé plus particulièrement à la refonte de la gamme prepaid et des offres multimédia / data. Par ailleurs, j’ai modélisé et développé un datamart permettant d’obtenir une vision 360° d’un échantillon de clients en mutualisant un grand nombre de source de données.
    Mes outils de travail étaient principalement une plateforme complète SAS (datamart SPDS de 3To de données, Guide, Miner, intégration à Office via DDE et ODBC…) ainsi que KXEN.
  • Groupama Sud - Chargé d'Etudes Statistiques

    Paris 2001 - 2002 Cette première expérience m’a permis d’intégrer le service Qualité de Groupama Sud, avec pour principal objectif la création, l’exécution et l’analyse d’enquêtes de satisfaction auprès des sociétaires. Les techniques utilisées consistaient principalement en des analyses descriptives simples, mais aussi de méthodes plus avancées telles que le bootstrapping. De plus, le rôle incluait la coordination avec des prestataires externes de routage ou avec les équipes internes du siège, ainsi que la communication régulière des résultats au management.

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