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Le professeur Morad Benyoucef et deux étudiants diplômés sous sa supervision ont chacun reçu une subvention de 30 000 $ du programme de stage Mitacs-Accélération et de partenaires de l’industrie pour la réalisation de projets visant à examiner la classification des pages Web et les systèmes de gestion des pistes dans le but d’optimiser le rendement des ventes.

Classification des pages Web (Mitacs et SweetiQ)

Morad Benyoucef avec Zhengyang (Steve) Lu (maîtrise ès sciences en technologies des affaires électroniques)

Ce projet met l’accent sur le processus d’assignation d’une page Web à une ou à plusieurs catégories prédéfinies qui est l’une des techniques essentielles du forage de données sur le Web. La classification des pages Web indique le type de page Web dont sont extraites les données et peut aider les moteurs de recherche à traiter et à classer efficacement les pages Web par catégorie. Le processus comprend généralement les techniques d’apprentissage machine et de forage de données.

Les chercheurs compareront plusieurs méthodes d’apprentissage machine et de forage de données d’usage courant en classification des pages Web et retiendront celles qui permettront d’atteindre de manière optimale les objectifs du projet. Les techniques de classification des pages Web peuvent aider les entreprises qui offrent des services d’analyse et d’information locales à de grandes marques et agences de marketing à bâtir un mélange sain d’inscriptions dans les moteurs de recherche, les grands répertoires, les répertoires de niches, les blogues, les wikis, etc. Cela permet ultimement de mieux comprendre la répartition des types de pages Web sur lesquelles l’entreprise est inscrite localement.

L’effet dynamisant sur les ventes internes des systèmes de gestion de pistes basés sur les listes ou sur les files d’attente (Mitacs et VanillaSoft) 

Morad Benyoucef avec Alhassan Abdullahi Ohiomah (maîtrise ès sciences en technologies des affaires électroniques)

Les outils de gestion des relations avec la clientèle (GRC) basés sur les ventes ont permis aux représentants commerciaux d’utiliser les renseignements sur les clients et des stratégies de vente pour réaliser plus facilement des ventes croisées et des ventes de gamme supérieure sans quitter l’organisation. Ce concept de « ventes internes » est une tendance en plein essor dont le succès dépend de l’efficacité de la gestion des pistes générées par ces outils.

Les pistes (l’information sur des clients potentiels) peuvent être gérées au moyen d’une plateforme basée sur les listes, qui offre de longues listes de pistes que doit filtrer le représentant commercial afin de sélectionner celles à gérer. Les pistes peuvent également être gérées au moyen d’une plateforme basée sur les files d’attente, qui utilise une séquence de flux conçue pour filtrer et sélectionner automatiquement la piste suivante la plus prometteuse qu’un représentant gérera. Ce projet cherche à déterminer le meilleur système de gestion des pistes (basé sur les listes ou sur les files d’attente) à utiliser avec un outil de ventes internes afin d’optimiser le rendement des ventes.

© 2020 École de gestion Telfer, Université d'Ottawa
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