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Nowadays, data analysis becomes crucial inside companies. They usually detain a lot of data but do not necessarily use or analyse them. Business analytics tools have been developed over the years to help companies making strategic decisions. These tools are helping firms increasing their revenues or target more efficiently their customers. It enables the discovery and usage of new kind of knowledge. Among those tools, recommender system are widespread, especially in the e-commerce business. 
Building a recommender system inside a company is useful but can be difficult. This project-dissertation describes and test different recommender system methods to be implemented inside the company Etilux. The chosen methods are association rule mining, rule-based mining and some collaborative filtering methods such as item-based, user-based collaborative filtering and the graph-model. The main objective is to provide better understanding of the data that can be exploited inside the company as well as key insights on how to reach customers. The results of the analysis will provide a new type of knowledge that the firm will be able to exploit.
This paper follows the process of data problem analysis. First, the choice of data and its pre-processing processed are discussed. Then, a presentation of the different methods that will be used is made. Finally, the methods are tested on data from the company and results are presented. Those results will be interpreted and recommendations will be stated.

recommender systems, data mining, collaborative filtering, similarity measures, clustering, electronic commerce, data analysis, transactional data --- Sciences économiques & de gestion > Production, distribution & gestion de la chaîne logistique

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Ce mémoire de Master a été réalisé au sein de la société Eloy Water (Sprimont). Depuis plusieurs années, le département SAV prend en charge l’entretien de plus de 3.500 stations d’épuration installées chez des particuliers en Région wallonne. Ce marché est en pleine croissance : la législation impose un contrat d’entretien pour toute station, alors que plusieurs milliers de particuliers n’en ont pas encore signé.
Notre objectif est de fournir un outil d’analyse pour répondre à la question « Le client est-il satisfait ? » et « Pour quelles raisons ? ». La connaissance des attentes de la clientèle doit permettre de proposer une nouvelle segmentation de celle-ci. Au vu du marché potentiel, ces questions sont essentielles afin de continuer le développement du service.
Le modèle Tétraclasse, développé par Sylvie Llosa, a été sélectionné pour concevoir une étude quantitative. Il permet d’analyser la contribution de chaque composante du service à la satisfaction globale du client. Cet outil sera complété par une analyse typologique afin de valider la segmentation développée dans ce travail.
Notre analyse se déroule en trois phases. L’étude préparatoire permettra de contextualiser le problème. Ensuite, sur base d’une vingtaine d’interviews de clients, nous explorerons leurs différentes attentes. Lors de cette phase qualitative, nous définirons cinq profils de clients par la méthode de la Proposition de Valeur. De plus, notre Analyse du Contenu conclura sur plusieurs recommandations pratiques. Finalement, l’outil de sondage sera développé pour un contexte d’analyse quantitative.

Service d'entretien --- Epuration des eaux --- Satisfaction client --- Modèle Tétraclasse --- Analyse du Contenu --- Proposition de Valeur --- Sciences économiques & de gestion > Marketing