Datascience pour les managers

Partie 2
Chapitre 2 sur 7
Partie 2 – Appliquer la data science en marketing

Comment Uber révolutionne le transport urbain?

Présentation de la société Uber

Uber, anciennement UberCab1, est une entreprise technologique américaine qui développe et exploite des applications mobiles de mise en contact d’utilisateurs avec des conducteurs réalisant des services de transport.

L’entreprise est basée dans la ville californienne de San Francisco, aux États-Unis. En 2015, elle est valorisée à 50 milliards de dollars5 et ses applications sont commercialisées dans plus de 310 villes dans le monde6. Elle a été fondée par Garrett Camp, Idir Hedjem et Travis Kalanick. (source Wikipédia)

Nous voulons être une plateforme où les passagers peuvent trouver une voiture à toute heure en moins de 5 minutes… Thibaud Simphal (Uber France)

Proposition de valeur

Uber met en relation des conducteurs (professionnels ou non) avec des voyageurs, majoritairement sur des trajets de courte distance.

Utilisation du big data et de l’intelligence artificielle

Développement d’algorithmes

  • Géolocalisation des chauffeurs et des clients
  • Calcul des tarifs en fonction des distances, de l’horaire, du lieu…
  • Calcul des itinéraires en fonction de la circulation, des passagers,…
  • Mise en relation de l’offre et de la demande en fonction de critères (réputation, profil du client, budget,…)

Impact du big data et de l’IA

  • trouver un véhicule à toute heure du jour et de la nuit
  • plusieurs offres de tarifs (premium, low cost…)
  • suivre la progression de son taxi sur une belle application mobile,
  • se voir offrir une bouteille d’eau minérale gracieusement et/ou choisir sa station à la radio,
  • Évaluer une course et donner son avis
  • payer sa course sans avoir ni billet de banque ni carte bleue.
  • réduire de 75 % le nombre de véhicules en circulation
  • contribuer à diminuer significativement le temps perdu dans les bouchons, le stress et la pollution urbaine.
  • nouvelle source de revenus pour des chauffeurs peu qualifiés, souvent exclus du marché du travail.

Traitement Naturel du Langage

https://youtu.be/R9z6s0Jx2p0

Table des matières

Partie 1 – Comprendre la data science

Partie 2 – Appliquer la data science en marketing

Partie 3 – Déployer un projet de data science

Partie 4 – Utiliser l’intelligence artificielle (machine learning)

Partie 5 – Utiliser des techniques d’apprentissage supervisé

Partie 6 – Utiliser des techniques d’apprentissage non supervisé

Partie 7 – Pour aller plus loin en datascience