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Projet de Data Science : Optimisation de l’Expérience Client par la Segmentation

Introduction du Projet

Ce projet de science des données, réalisé dans le cadre de mon Master en Data Science, vise à aborder une problématique essentielle pour les entreprises de e-commerce : la compréhension et la personnalisation de l’expérience client. En exploitant un jeu de données complet d’une plateforme de commerce en ligne brésilienne (Olist), ce travail explore diverses méthodes de segmentation client pour identifier des groupes homogènes de consommateurs. L’objectif principal est de fournir aux équipes marketing des outils actionnables pour affiner leurs stratégies, améliorer l’engagement client et, in fine, optimiser le retour sur investissement des campagnes. Ce projet met en lumière ma capacité à transformer des données brutes en insights stratégiques et opérationnels, en utilisant des techniques avancées de machine learning non supervisé.

Objectifs du Projet

Les objectifs clés de ce projet sont les suivants :

Explorer et préparer des données e-commerce pour une analyse approfondie, incluant le nettoyage, la jointure de datasets et la création de variables pertinentes (Feature Engineering).
Identifier des segments de clients aux comportements d’achat similaires en utilisant différentes approches de segmentation non supervisée, telles que l’analyse RFM (Récence, Fréquence, Montant) et les algorithmes de clustering (KMeans, DBSCAN, Agglomerative Clustering).
Évaluer l’interprétabilité et le potentiel opérationnel des segments identifiés afin de permettre aux équipes marketing de personnaliser leurs actions de ciblage.
Proposer une stratégie de maintenance du modèle de segmentation, y compris une fréquence de mise à jour recommandée, pour assurer sa pertinence continue face à l’évolution des comportements clients.

Ressources du Projet

Vous trouverez ci-dessous les liens vers les principaux livrables de ce projet :