Contexte & objectifs

• Audit des KPI Qualité de Service : identification et sélection des indicateurs clés internes par canal (taux de résolution au premier contact, récurrence des demandes, délais de prise en charge…).
• Modélisation de la Qualité de Service : définir une métrique globale permettant d’évaluer la performance opérationnelle et l’expérience client.

Missions principales

• Réaliser l’audit des indicateurs par canal, prioriser et documenter les KPI à suivre pour le pilotage opérationnel.
• Étudier les corrélations entre actions, profils clients et niveaux de satisfaction/insatisfaction pour extraire leviers d’amélioration.
• Concevoir et prototyper un mécanisme de recommandation IA pour proposer l’action optimale (réponse, canal, priorisation) afin d’améliorer la satisfaction et réduire les délais.
• Mettre en place la segmentation et le profiling clients selon comportements, risques de perte, motifs de réclamation et patterns d’interaction.
• Créer des tableaux de bord opérationnels (Power BI / Data Studio) et livrer des recommandations exploitables par les équipes.

Compétences & outils requis

• Analyse de données avancée et Excel avancé pour traitement et audit des KPI.
• Notions en programmation (Python) pour prétraitement, analyses statistiques et prototypage d’algorithmes de recommandation.
• Bases en statistiques et interprétation des KPI pour validation des métriques et tests d’hypothèses.
• Maîtrise ou aisance sur Power BI / Data Studio pour création de dashboards et restitution des résultats.
• Bonne compréhension du parcours client et des enjeux de satisfaction / expérience client.

Profil recherché

• Étudiant(e) en Marketing, Data Science, Ingénierie IA, Business Analytics ou équivalent.
• Capacités analytiques, rigueur méthodologique et sens de la synthèse pour formaliser métriques et livrables.
• Autonomie sur les traitements de données, aptitude au prototypage et goût pour le travail inter-fonctionnel avec les équipes opérationnelles.
• Durée du stage : 4 à 6 mois.

Livrables attendus

• Rapport d’audit des KPI par canal avec recommandations de priorisation.
• Définition et documentation d’une métrique globale de Qualité de Service et tests d’évaluation.
• Prototype fonctionnel du mécanisme de recommandation IA (code, documentation, jeu de tests) et plan d’intégration.
• Tableaux de bord Power BI / Data Studio et guide d’utilisation pour les opérationnels.

📧 Pour postuler: rh@zitounakaful.com