https://github.com/aubainmbk/analyse-predictive-de-la-valeur-client-clv-avec-modelisation-rfm

Ce projet a pour but d'optimiser vos stratégies marketing et de maximiser votre rentabilité.
https://github.com/aubainmbk/analyse-predictive-de-la-valeur-client-clv-avec-modelisation-rfm

machine-learning-algorithms marketing-analytics powerbi python

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Ce projet a pour but d'optimiser vos stratégies marketing et de maximiser votre rentabilité.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/aubainmbk/analyse-predictive-de-la-valeur-client-clv-avec-modelisation-rfm
• Owner: AubainMbk
• Created: 2024-11-19T08:12:11.000Z (7 months ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2024-12-13T10:15:07.000Z (6 months ago)
• Last Synced: 2024-12-13T11:23:52.247Z (6 months ago)
• Topics: machine-learning-algorithms, marketing-analytics, powerbi, python
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 21.8 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# 📊 Prédiction et Segmentation de la Valeur Vie Client (CLV) : Stratégies Marketing Basées sur les Données

![image](https://github.com/user-attachments/assets/0355cf55-4d79-4669-8c3e-be92c43a5fce)

## 🎯 Objectif du Projet

Ce projet vise à transformer la manière dont les entreprises analysent et optimisent la valeur de leur clientèle. À l’aide d’approches avancées en machine learning et d’une segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant), il propose une stratégie concrète et data-driven pour :

    Identifier les segments de clients les plus rentables.

    Prédire la Valeur Vie Client (CLV) pour anticiper le comportement futur.

    Créer des stratégies marketing ciblées pour maximiser les revenus et fidéliser les clients.

## 🚀 Contexte et Problématique

Dans un marché de plus en plus compétitif, les entreprises cherchent à maximiser leur rentabilité en s'appuyant sur une meilleure connaissance client. Cependant, sans une analyse approfondie et des outils prédictifs, elles risquent de passer à côté d'opportunités majeures, telles que :

    La fidélisation des clients à haute valeur.

    La réactivation des clients dormants.

    L’optimisation des ressources marketing pour maximiser le ROI.

Ce projet répond à ces défis grâce à une approche combinant analyse descriptive, modélisation prédictive, et visualisation interactive.

# 🛠 Technologies et Outils Utilisés

## 🔍 Analyse et Modélisation :

    Python : Traitement des données, modélisation RFM, et machine learning (XGBoost, régression linéaire).

    Bibliothèques principales : Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost.

## 📈 Visualisation et Reporting :

    Power BI : Création d’un tableau de bord interactif pour explorer les insights et suivre les performances des segments.

# 📋 Étapes Clés du Projet

## 1️⃣ Exploration et Préparation des Données

 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/6f2bc1bd-f016-489a-9cb0-00ef3c204bb2)

 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/54b038f0-54c2-4b5e-bb17-30e1ce1ed187)

    Nettoyage des données transactionnelles client.

    Création des scores RFM et segmentation initiale (ex. : Champions, Dormants)

## 2️⃣ Modélisation Prédictive de la CLV

    Entraînement de modèles (régression linéaire, XGBoost) pour prédire la CLV.

    Analyse des facteurs influençant la CLV (ex. : fréquence d’achat, montant des transactions).

## 3️⃣ Segmentation Marketing

    Combinaison des scores RFM et des CLV prédites pour des segments exploitables.

    Attribution de stratégies marketing spécifiques à chaque segment.

## 4️⃣ Visualisation et Suivi

    Création d’un tableau de bord Power BI interactif pour suivre les performances des segments et ajuster les stratégies.

# 💡 Insights et Résultats

    Segments clés identifiés : Champions, Fidèles, Dormants, etc.

    Prédiction de la CLV : Un modèle performant (XGBoost, RMSE ~ 5242) permet d’anticiper la valeur des clients.

    Stratégies marketing basées sur les données : Des recommandations précises pour chaque segment augmentant la fidélité et les revenus.

# 🎯 Pourquoi ce Projet ?

Pour les Entreprises :

    -Maximiser les revenus en ciblant efficacement les clients à haute valeur.

    -Réduire le churn grâce à des stratégies de réengagement personnalisées.

    -Optimiser le budget marketing avec une approche centrée sur la donnée.

# 📊 Tableau de Bord Interactif

![image](https://github.com/user-attachments/assets/269c42c3-ea7e-4f27-a5dc-d8f03bbbb5f1)

Ce tableau de bord Power BI accompagne le projet pour permettre aux entreprises de :

    -Explorer les segments clients en temps réel.

    -Suivre les performances des stratégies marketing.

    -Prendre des décisions éclairées et réactives.

# 📩 [email protected]

# Contactez-moi pour découvrir comment ce projet peut transformer vos stratégies marketing et maximiser votre rentabilité.