Data Science Spatiale & Géomarketing

——– SECTEUR BANQUE ——–

Optimiser le maillage territorial du réseau bancaire suite à la fusion de plusieurs banques, tout en renforçant la performance commerciale des agences.
Valoriser les données spatiales et socio-économiques pour orienter les décisions d’implantation, de mutualisation et de réorganisation.

Data Science Spatiale & Géomarketing

SECTEUR BANQUE

Optimiser le maillage territorial du réseau bancaire suite à la fusion de plusieurs banques, tout en renforçant la performance commerciale des agences.
Valoriser les données spatiales et socio-économiques pour orienter les décisions d’implantation, de mutualisation et de réorganisation.

Description de la mission

Conception de modèles géomarketing (Huff, clustering, KNN) pour évaluer le potentiel des zones, mutualiser les automates bancaires des grandes banques (SG, BNPP, CM, CIC) et sectoriser les agences. Réalisation de prototypes cartographiques, scoring multi-critères et outils d’aide à la décision à partir de données internes, OpenData et référentiels géographiques.

Contribution du consultant :
– Modélisation spatiale : scoring, sectorisation, modèles gravitaires et clustering
– Conception et déploiement d’outils d’aide à la décision cartographiques
– Préparation et traitement de données géographiques massives
– Participation aux ateliers R&D sur l’usage des LLMs en Data Science

Démarche appliquée :
– Analyse des besoins métier (réseau, marketing, direction commerciale)
– Préparation, normalisation et enrichissement des données multi-sources
– Modélisation, simulation de scénarios d’implantation et évaluation de performance
– Restitution cartographique interactive et validation avec les KPIs historiques

Organisation de la mission :
– Intégration à la cellule Data Science géomarketing de la direction Réseau SG
– Collaboration étroite avec les équipes Big Data, SI, marketing et métiers agences
– Suivi agile des projets (découpés par cas d’usage ou scoring spécifique)

Description de la mission

Conception de modèles géomarketing (Huff, clustering, KNN) pour évaluer le potentiel des zones, mutualiser les automates bancaires des grandes banques (SG, BNPP, CM, CIC) et sectoriser les agences. Réalisation de prototypes cartographiques, scoring multi-critères et outils d’aide à la décision à partir de données internes, OpenData et référentiels géographiques.

Contribution du consultant :
– Modélisation spatiale : scoring, sectorisation, modèles gravitaires et clustering
– Conception et déploiement d’outils d’aide à la décision cartographiques
– Préparation et traitement de données géographiques massives
– Participation aux ateliers R&D sur l’usage des LLMs en Data Science

Démarche appliquée :
– Analyse des besoins métier (réseau, marketing, direction commerciale)
– Préparation, normalisation et enrichissement des données multi-sources
– Modélisation, simulation de scénarios d’implantation et évaluation de performance
– Restitution cartographique interactive et validation avec les KPIs historiques

Organisation de la mission :
– Intégration à la cellule Data Science géomarketing de la direction Réseau SG
– Collaboration étroite avec les équipes Big Data, SI, marketing et métiers agences
– Suivi agile des projets (découpés par cas d’usage ou scoring spécifique)

Périmètre technique

– Technologies : Python, Spark, Hive, R, Dataiku, Git, PostGIS, Teradata
– Environnements : plateforme DSDP, entrepôts Big Data SG, machines locales
– SI concernés : SI Réseau SG, SI Marketing, SI Géomarketing, outils internes (Geoconcept, CRM, etc.)
– Données : OpenData, INSEE (IRIS), OpenStreetMap, données internes SG (flux, CA, clients), POI externes

Périmètre technique

– Technologies : Python, Spark, Hive, R, Dataiku, Git, PostGIS, Teradata
– Environnements : plateforme DSDP, entrepôts Big Data SG, machines locales
– SI concernés : SI Réseau SG, SI Marketing, SI Géomarketing, outils internes (Geoconcept, CRM, etc.)
– Données : OpenData, INSEE (IRIS), OpenStreetMap, données internes SG (flux, CA, clients), POI externes

Méthodes et outils utilisés

– Modèles : Huff, KNN, K-means, DBSCAN, scoring multicritères
– Techniques : carroyage IRIS, jointures spatiales, indexation (PostGIS, R-tree)
– Validation : évaluation sur historique de performances commerciales et ouvertures
– Outils : Python (geopandas, folium…), Spark, R, Hive, Dataiku, Git

Méthodes et outils utilisés

– Modèles : Huff, KNN, K-means, DBSCAN, scoring multicritères
– Techniques : carroyage IRIS, jointures spatiales, indexation (PostGIS, R-tree)
– Validation : évaluation sur historique de performances commerciales et ouvertures
– Outils : Python (geopandas, folium…), Spark, R, Hive, Dataiku, Git

Livrables réalisés

– Scoring par zone de chalandise (attrition, fermeture, rénovation, etc.)
– Cartes interactives HTML/SVG avec KPI intégrés
– Recommandations d’implantations optimales (agences, automates)
– Scripts de traitement, dashboards, prototypes cartographiques et simulations

Livrables réalisés

– Scoring par zone de chalandise (attrition, fermeture, rénovation, etc.)
– Cartes interactives HTML/SVG avec KPI intégrés
– Recommandations d’implantations optimales (agences, automates)
– Scripts de traitement, dashboards, prototypes cartographiques et simulations

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