
Lina Filali Ansary
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Salaire / Taux journalier
Paris, France
Mobilité : Rabat
Freelance, ouvert au CDI
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À propos
Introduction
Consultante senior en stratégie spécialisée dans les missions de cadrage stratégique, d'aide à la décision et de transformation business, s'appuyant sur les leviers digitaux, data, finance et intelligence artificielle. Intervient en amont des décisions structurantes (orientation stratégique, investissements, transformation des modèles économiques), en construisant des analyses chiffrées, scénarios décisionnels et recommandations sécurisées. Forte capacité à traduire les enjeux business en architectures digitales, modèles financiers et roadmaps data / IA, puis à piloter leur mise en œuvre jusqu'à l'impact mesurable.
Expérience de travail
Consultante
BearingPoint, PwC, KPMG
Paris, France
A. Mission de définition de trajectoire stratégique et allocation de capital (Secteur : Banque de détail / groupes bancaires) – Objectif: Aider la direction générale à arbitrer les priorités d'investissement et de désengagement – Analyse de la performance par activité (P&L, marges, consommation de capital) – Identification des activités créatrices vs destructrices de valeur – Construction de scénarios d'allocation de capital (croissance, rationalisation, arrêt) – Modélisation financière des scénarios (ROI, payback, impact résultat) – Support d'arbitrage structuré pour décision COMEX B. Mission de cadrage de stratégie data & IA orientée performance économique (Secteur : Assurance) – Objectif : Identifier et prioriser les cas d'usage data & IA à plus fort ROI – Diagnostic de la chaîne data existante (collecte, qualité, exploitation) – Identification de cas d'usage IA concrets (fraude, churn, pricing, sinistres) – Chiffrage des gains business par use case – Priorisation selon ROI et faisabilité – Roadmap data & IA avec objectifs financiers associés C. Mission de refonte de business model et structure de rentabilité (Secteur : Fintech / services financiers digitaux) – Objectif : Rendre un modèle économique rentable et scalable – Décomposition fine du business model (revenus, coûts unitaires, CAC, LTV) – Identification des freins à la rentabilité (pricing, coûts fixes, complexité opérationnelle) – Redesign du modèle cible (nouvelle proposition de valeur, pricing, organisation) – Simulation financière avant / après transformation – Roadmap de mise en œuvre et seuils de rentabilité cibles D. Mission d'optimisation de la valeur client par la data et les modèles prédictifs (Secteur : Télécoms) – Objectif: Augmenter la valeur vie client et réduire le churn – Analyse des données clients (usages, comportements, historique) – Mise en place de modèles prédictifs (churn, appétence, upsell) – Refonte des parcours clients pilotée par la donnée – Définition d'indicateurs business précis (CLV, churn, ARPU) – Mesure des gains post-déploiement E. Mission de transformation du modèle économique par la data & l'IA (Secteur : Plateformes digitales) – Objectif: Générer de nouveaux relais de croissance et réduire les coûts – Analyse de l'exploitation actuelle de la data dans le modèle économique – Identification d'opportunités de monétisation et d'automatisation par l'IA – Redesign du business model data-driven – Modélisation financière des gains vs investissements IA – Plan de déploiement opérationnel et KPI de valeur générée
Formation
ESCP Business School
Project Management