Analyses ponctuelles

E-commerce - Segmentation clients

Analyse du comportement d'achat de 50 000 clients pour identifier les segments clés et personnaliser les offres.

Description du projet

Analyse approfondie des données transactionnelles et comportementales de 50 000 clients. Utilisation de techniques de clustering (K-means, RFM) pour identifier des segments homogènes. Création de personas et recommandations de stratégies marketing personnalisées pour chaque segment.

Durée

5-6 semaines

Type de client

E-commerce, Retail

Technologies utilisées

Python Pandas Scikit-learn R

Résultat obtenu

Augmentation de 30% du taux de conversion des campagnes marketing

Services associés

📈

Analyse de données

Révélez les insights cachés dans vos données pour prendre des décisions stratégiques éclairées.

📉

Prévisions

Anticipez les tendances et opportunités futures grâce à des modèles prédictifs basés sur vos données historiques.

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