{"id":417,"date":"2023-09-25T08:49:51","date_gmt":"2023-09-25T08:49:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.decisivesystem.com\/?page_id=417"},"modified":"2024-09-16T08:32:02","modified_gmt":"2024-09-16T08:32:02","slug":"testator","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.decisivesystem.com\/fr\/solutions\/scoring\/testator\/","title":{"rendered":"Scoring testateur"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"417\" class=\"elementor elementor-417\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4bd7768 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4bd7768\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1e1f428\" data-id=\"1e1f428\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96ed5e6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"96ed5e6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"120\" height=\"120\" src=\"https:\/\/www.decisivesystem.com\/wp-content\/uploads\/model_scoring_bequest.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-682\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.decisivesystem.com\/wp-content\/uploads\/model_scoring_bequest.png 120w, https:\/\/www.decisivesystem.com\/wp-content\/uploads\/model_scoring_bequest-12x12.png 12w\" sizes=\"(max-width: 120px) 100vw, 120px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-22ced65 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"22ced65\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d4ca3c4\" data-id=\"d4ca3c4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e769f9 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"7e769f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-029851e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"029851e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-327b6d3\" data-id=\"327b6d3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89cfca6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"89cfca6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div><div data-message-author-role=\"assistant\" data-message-id=\"a437b137-1542-400b-94d3-2e9f0b4bf2cb\"><div><p>Notre mod\u00e8le de score, bas\u00e9 sur les derni\u00e8res avanc\u00e9es de l'apprentissage automatique, est con\u00e7u pour identifier les donateurs potentiels de testaments pour les organisations caritatives. Il offre une approche sensible et efficace d'un domaine traditionnellement d\u00e9licat de la collecte de fonds. En analysant les donn\u00e9es relatives \u00e0 l'historique des dons et \u00e0 l'engagement, notre mod\u00e8le de notation aide les organisations caritatives \u00e0 identifier les personnes susceptibles d'envisager un don de legs, ce qui permet une approche respectueuse et personnalis\u00e9e. Cela permet non seulement d'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 de l'identification des donateurs potentiels, mais aussi de s'assurer que les conversations sur les dons testamentaires sont men\u00e9es avec la sensibilit\u00e9 n\u00e9cessaire.<\/p><p>En outre, ce mod\u00e8le contribue de mani\u00e8re significative \u00e0 la viabilit\u00e9 \u00e0 long terme des organisations caritatives. Les dons de legs sont souvent consid\u00e9rables, et en identifiant et en engageant efficacement les donateurs potentiels de legs, les organisations caritatives peuvent s'assurer un avenir plus solide. Les connaissances acquises gr\u00e2ce \u00e0 l'IA permettent aux organisations d'adapter leurs strat\u00e9gies de communication, favorisant ainsi une approche respectueuse et centr\u00e9e sur le donateur.<\/p><p>En substance, notre mod\u00e8le de notation pour l'identification des donateurs potentiels est un outil pr\u00e9cieux qui concilie le besoin de sensibilit\u00e9 et l'efficacit\u00e9 des strat\u00e9gies fond\u00e9es sur des donn\u00e9es, ce qui permet en fin de compte de soutenir l'impact durable du travail caritatif.<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Notre mod\u00e8le de notation, bas\u00e9 sur les derni\u00e8res avanc\u00e9es de l'apprentissage automatique, est con\u00e7u pour identifier les donateurs potentiels de testaments pour les organisations caritatives. 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