Oscar Garzon

KARAPASS - BNP PARIBAS CARDIF 𝗗𝗜𝗥𝗘𝗖𝗧𝗜𝗢𝗡 𝗗𝗔𝗧𝗔 & 𝗔𝗖𝗧𝗨𝗔𝗥𝗜𝗔𝗧 𝗠𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 : ▪ Conception, développement et automatisation de 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗱𝗲 𝗿𝗲𝗽𝗼𝗿𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗲𝘁 𝗱𝗲 𝘃𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 (Dashboards) afin de 𝗽𝗶𝗹𝗼𝘁𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗽𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗲𝘀 𝗱’𝗮𝘀𝘀𝘂𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲et renforcer la 𝗰𝗼𝗻𝗻𝗮𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗰𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁. ▪ 𝗣𝗿𝗲́𝗽𝗮𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗲𝘁 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 (contrôles de qualité, traitement de la cohérence, normalisation) pour alimenter les analyses et les prototypes d’études. ▪ Réalisation d’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗳𝗼𝗻𝗱𝗶𝗲𝘀 et de 𝗺𝗼𝗱𝗲́𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗽𝗿𝗲́𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀 pour répondre aux problématiques métier : churn, appétence, durée de vie client, renonciations. ▪ Études de 𝗿𝗲𝗻𝘁𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲́ 𝗱𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗲𝘀 𝗱’𝗮𝘀𝘀𝘂𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲 : analyse des ratios sinistres/primes (S/P), comportement clients, cycle de vie. ▪ Analyse de la 𝘀𝗮𝘁𝗶𝘀𝗳𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗰𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁 via l’exploitation des données opérationnelles : indicateurs de fidélisation (NPS, attrition, résiliations), campagnes de conquête, suivi de parcours client. 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲 : Python (Jupyter, Dash, Visual Studio Code) • SQL • GitLab / GitHub • JIRA • Jasper Reports • Méthodologie Agile / Scrum

𝗠𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗿𝗲́𝗮𝗹𝗶𝘀𝗲́𝗲𝘀 : ▪ Construction d’une scorecard client : analyse quantitative et qualitative du portefeuille des adhérents actifs afin de mieux cibler les actions commerciales et améliorer la connaissance client. ▪ Conception et développement de tableaux de bord dynamiques segmentant le portefeuille selon des critères sociodémographiques, géographiques, et comportementaux (coordonnées de contact, consentements, interactions commerciales, réclamations). ▪ Réalisation d’une analyse textuelle des verbatims clients (text mining via Python – bibliothèques spaCy / NLTK) pour identifier les sentiments exprimés, détecter les irritants clients et améliorer la qualité de service. 𝗢𝘂𝘁𝗶𝗹𝘀 & 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲𝘀 : Python (spaCy, NLTK) • SQL • Power BI • Excel • SAS Python, SQL, SAS, DATAIKU

𝗠𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗿𝗲́𝗮𝗹𝗶𝘀𝗲́𝗲𝘀 : ▪ Réalisation d’études de performance sur la transformation digitale BtoB et BtoC (souscriptions et remboursements) à travers des tableaux de bord Power BI pour le suivi des demandes et la prise de décision. ▪ Conception et mise à jour de reportings de pilotage de la performance des collaborateurs (conseillers, agences, centres d’appels). ▪ Extraction, croisement et analyse de données multi-sources pour répondre à des problématiques transverses, avec une forte interaction avec les directions métier. ▪ Études ad hoc pour analyser les écarts de performance par granularité (région, agence, direction), avec production de recommandations à destination des équipes métiers. ▪ Segmentation des entreprises clientes (ACP, CAH, K-means) pour identifier les typologies d’entreprises à inciter à se digitaliser. ▪ Restitution des résultats sous forme de synthèses et de présentations auprès des parties prenantes 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 : Power BI, SAS, SQL, R-studio, R-markdown, Python

𝗠𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗿𝗲́𝗮𝗹𝗶𝘀𝗲́𝗲𝘀 : ▪ Études d’attrition : identification des profils clients à risque et des leviers de fidélisation ; création de KPI et de tableaux de bord de suivi par agence. ▪ Extraction, traitement et modélisation de données clients (base de +6 millions de clients et 20 millions de comptes) pour accompagner les projets de transfert inter-agences suite aux regroupements, tout en préservant la relation client. ▪ Réalisation d’études géomarketing via l’outil Géoconcept : cartographie client, calcul de distances agence-domicile, et études d’impact carbone liées aux trajets des collaborateurs. ▪ Conception d’un score d’appétence produit BtoB en Python, dans le cadre de campagnes de ciblage marketing. ▪ Construction de portrait-types clients et analyses dynamiques (conquête, churn, transfert) par marché, périmètre géographique ou segment de clientèle. ▪ Production de reportings automatisés pour la priorisation des actions commerciales (clients à forte valeur), à destination de plusieurs départements (marketing, assurance, immobilier, fragilité). ▪ Réalisation d’études ad hoc transverses avec présentation des résultats et proposition de recommandations concrètes. ▪ Collaboration étroite avec les équipes métier (marketing, maillage réseau, data, assurance) pour adapter les analyses aux besoins opérationnels. 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲 : SQL (Teradata) • SAS • Dataiku • Python • Géoconcept • Excel • PowerPoint

𝗠𝗼𝗱𝗲́𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗠𝗶𝘅 𝗠𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴 (𝗠𝗠𝗠 - 𝗠𝗟) Réalisation de modèles économétriques pour l’optimisation des investissements média et la maximisation du ROI par canal marketing. Application de modèles de régression (logistique, PLS, régularisée) et d’algorithmes d’optimisation pour mesurer la contribution de chaque levier marketing au chiffre d’affaires. Implémentation de la fonction AdStock (effet rémanent des actions marketing) et AdBug (modélisation de la saturation des investissements publicitaires). Collecte et construction d’indicateurs d’analyse (effets externes, saisonnalité, comportement d’achat). 𝗦𝗲𝗴𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗰𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁 & 𝗰𝗶𝗯𝗹𝗮𝗴𝗲 𝗺𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴 Analyse descriptive des données clients (socio-démographiques, comportementales, transactionnelles) issues d’enquêtes. Mise en œuvre de techniques de data mining : réduction de dimensions (ACP, AFD), clustering (CAH, K-Means), et classification (Random Forest) pour l’identification de segments pertinents. Construction de personae clients : synthèse des profils par segment, avec mise en avant des groupes cibles à fort potentiel. Présentation des résultats et recommandations auprès du client. 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲 : Python • SQL • GCP / BigQuery • Excel

▪ Collecte, nettoyage et structuration des données pour faciliter les analyses et améliorer la prise de décision. ▪ Analyse des données de projets immobiliers pour évaluer la rentabilité et les performances commerciales. ▪ Mise en place de modèles de scoring pour prioriser les actions et les investissements dans les projets immobiliers. ▪ Construction de modèles de segmentation client pour affiner les stratégies marketing et optimiser l’affectation des ressources. 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲 : Datavisualisation R-Shiny • Programmation sur R et Python.

𝗥𝗲𝗽𝗼𝗿𝘁𝗶𝗻𝗴 & 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗺𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 : Nettoyage, structuration et modélisation de bases de données clients et crédits. Conception de tableaux de bord et d’outils de reporting pour le pilotage stratégique. Rédaction de rapports techniques et présentation des résultats lors de comités à l’échelle nationale. 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗰𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁 : Analyse des profils clients sollicitant un crédit, avec construction d'une segmentation basée sur des critères qualitatifs et quantitatifs. Évaluation du risque naturel par zone géographique pour anticiper les refus potentiels de crédits immobiliers. Analyses descriptives des prix du marché immobilier pour orienter les politiques de financement. 𝗚𝗲́𝗼𝗺𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴 & 𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲́𝗴𝗶𝗲 𝗱𝗲 𝗱𝗲́𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗽𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 : Réalisation d’analyses géomarketing pour définir les emplacements optimaux pour de nouvelles agences. Segmentation client et ciblage marketing pour améliorer l'efficacité des actions commerciales. 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲 : R • Eviews • Excel • PowerPoint

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