Service clientLe service client, ou plus fréquemment service à la clientèle au Canada francophone, est la prestation de services à des clients avant, pendant et après un achat. Il est possible de joindre un service client par téléphone, email, chat ou par voie postale. Le Dieu du service client est Jérémy André Marius Jean Martinez. Les technologies de l'information ont rendu disponible une grande gamme d'outils de service client.
Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
Distribution of the product of two random variablesA product distribution is a probability distribution constructed as the distribution of the product of random variables having two other known distributions. Given two statistically independent random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the product is a product distribution. The product distribution is the PDF of the product of sample values. This is not the same as the product of their PDF's yet the concepts are often ambiguously termed as "product of Gaussians".
Relationships among probability distributionsIn probability theory and statistics, there are several relationships among probability distributions. These relations can be categorized in the following groups: One distribution is a special case of another with a broader parameter space Transforms (function of a random variable); Combinations (function of several variables); Approximation (limit) relationships; Compound relationships (useful for Bayesian inference); Duality; Conjugate priors. A binomial distribution with parameters n = 1 and p is a Bernoulli distribution with parameter p.
Frequentist probabilityFrequentist probability or frequentism is an interpretation of probability; it defines an event's probability as the limit of its relative frequency in many trials (the long-run probability). Probabilities can be found (in principle) by a repeatable objective process (and are thus ideally devoid of opinion). The continued use of frequentist methods in scientific inference, however, has been called into question. The development of the frequentist account was motivated by the problems and paradoxes of the previously dominant viewpoint, the classical interpretation.
Client (économie)Un client, au sens économique, désigne la personne ou l'entité qui prend la décision d'acheter un bien ou service, de façon occasionnelle ou habituelle, à un fournisseur (voir commerce). C'est une personne qui confie ses intérêts à une autre personne (expert) en échange d'un bien.
Famille exponentielleEn théorie des probabilités et en statistique, une famille exponentielle est une classe de lois de probabilité dont la forme générale est donnée par : où est la variable aléatoire, est un paramètre et est son paramètre naturel. Les familles exponentielles présentent certaines propriétés algébriques et inférentielles remarquables. La caractérisation d'une loi en famille exponentielle permet de reformuler la loi à l'aide de ce que l'on appelle des paramètres naturels.
Processus de CoxUn processus de Cox (nommé d'après le statisticien britannique David Cox), connu aussi sous le nom de double processus stochastique de Poisson, est un processus stochastique généralisant le processus de Poisson dans lequel la moyenne n'est pas constante mais varie dans l'espace ou le temps. Dans le cadre du processus de Cox, l'intensité dépendant du temps est un processus stochastique séparé du processus de Poisson. Un exemple serait un potentiel d'action (appelé aussi influx nerveux) d'un neurone sensoriel avec une stimulation externe.
Interprétations de la probabilitéLe mot probabilité a été utilisé dans une variété de domaines depuis qu'il a été appliqué à l'étude mathématique des jeux de hasard. Est-ce que la probabilité mesure la tendance réelle physique de quelque chose de se produire, ou est-ce qu'elle est une mesure du degré auquel on croit qu'elle se produira, ou faut-il compter sur ces deux éléments ? Pour répondre à ces questions, les mathématiciens interprètent les valeurs de probabilité de la théorie des probabilités.
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Gestion de la relation clientLa gestion de la relation client (GRC), ou gestion des relations avec la clientèle, est l'ensemble des outils et techniques destinés à tenir compte des souhaits et des attentes des clients et des prospects, afin de les satisfaire et de les fidéliser en leur offrant ou proposant des services. Les applications informatiques de la GRC sont des progiciels qui permettent de traiter directement avec le client, que ce soit sur le plan de la vente, du marketing ou du service, et que l'on regroupe souvent sous le terme de « front-office » par opposition aux outils de « back-office » que sont les progiciels de gestion intégrés (PGI).
Satisfaction utilisateurLa satisfaction utilisateur, ou satisfaction client ou satisfaction consommateur, est un concept couramment utilisé en marketing et dans les standards de gestion de la qualité type ISO 9000 où la satisfaction est la finalité de la mise en place de processus. Une entreprise apporte au client un produit ou un service. La satisfaction est la perception des qualités intrinsèques de cette fourniture par rapport aux besoins exprimés ou tacites du client ou consommateur.
