IRIHO Ange Ingrid

- Analyse des flux transactionnels et suivi des indicateurs clés de fraude (taux de fraude, taux de détection, taux de pertes fraude) en lien avec les équipes métiers. - Développement et amélioration de modèles de détection de fraude en temps réel (régression logistique, arbres de décision, XGboost) pour identifier les transactions à risque. - Mise en production et optimisation des modèles : + fraudes détectées, -25 % de pertes. - Contribution aux contrôles et audits internes des dispositifs de détection. - Ajustement des règles métier et optimisation des seuils décisionnels pour limiter les blocages injustifiés. - Conception de tableaux de bord Power BI basés sur les données transactionnelles et alertes fraude. - Automatisation des workflows d’analyse, réduisant le temps de traitement des alertes. - Collaboration avec Opérations, Compliance et Produit ; documentation et support utilisateurs. - Gestion des droits d’accès dans le respect des règles de gouvernance.

- Analyse des performances commerciales via indicateurs quantitatifs (chiffre d’affaires, marge, taux d’atteinte des objectifs, - Performance par marque et par boutique) pour la Direction Commerciale. - Préparation, transformation et fiabilisation des données issues du CRM et des systèmes de ventes. - Mise en place de contrôles qualité pour garantir la cohérence et la fiabilité des analyses. - Structuration et modélisation des données CRM pour assurer une vision consolidée de la performance. - Automatisation des processus de reporting (-60 à -70 % de temps manuel) et optimisation des flux de données. - Structuration d’un référentiel commun d’indicateurs afin d’harmoniser le pilotage au niveau national.

- Analyse quantitative des campagnes de ventes en points de vente (POS). - Construction et suivi d’indicateurs analytiques : taux de conversion, chiffre d’affaires, panier moyen, performance par point de vente. - Identification des écarts entre objectifs et réalisations afin d’identifier des leviers d’optimisation. - Exploration et croisement de données multisources pour détecter tendances et variations de performance. - Préparation, transformation et structuration des données pour exploitation analytique.

Analyser les données sous Excel sur le comportement des clients afin de prédire les risques et De calculer les risques couverts

Analysis of Statistical Data with different statistical software (SPSS,R) Prediction (EXCEL) and Data Visualisation (Tableau)