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Je vais concevoir un modèle de segmentation client et de CLV
Scientifique des données
Data scientist et ingénieur en ML spécialisé dans l'analyse client, la modélisation prédictive et les pipelines de données de bout en bout.
Je conçois des modèles qui répondent à de véritables questio...
À propos de ce service
Vous disposez de données de transaction. Mais savez-vous quels sont les 20 % de vos clients qui génèrent 70 % de votre chiffre d'affaires ou ceux qui disparaissent discrètement ?
Je vais analyser l’historique des transactions de vos clients et fournir une analyse complète de l’intelligence client : qui sont vos meilleurs clients, ceux qui risquent de partir, et combien chaque segment vaut pour votre entreprise au cours des 12 prochains mois.
Ce que je propose :
- Segmentation RFM pour identifier les champions, les clients fidèles, à risque et dormants
- Score de risque de churn pour repérer les comptes qui se désengagent avant qu’ils ne partent
- Modélisation CLV pour projeter le chiffre d’affaires sur 12 mois par segment (Premium)
Vous recevez :
- Une répartition par segment avec visualisations
- Des insights écrits en langage simple et professionnel
- Un Jupyter Notebook avec un code reproductible
- Des recommandations concrètes pour chaque segment
- Un rapport PDF (Premium)
Ce que je vous demande : des données de transaction avec l’ID client, la date et le montant. Exportées depuis Shopify, WooCommerce, Excel ou tout CRM.
Contactez-moi avant de commander pour confirmer que vos données sont compatibles.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelles données dois-je fournir ?
Au minimum : un tableau avec l'identifiant client, la date d'achat et le montant, une ligne par transaction. Cela peut être exporté directement depuis Shopify, WooCommerce, Stripe, votre CRM ou tout fichier Excel/CSV. Vous n'avez pas besoin de données propres — je gère les valeurs manquantes et le formatage dans le cadre de l'analyse.
Vais-je comprendre les résultats sans expérience en data science ?
Oui. Chaque livrable inclut un résumé écrit en langage clair avec des recommandations concrètes pour chaque segment. Le Jupyter Notebook est fourni pour les parties techniques, mais le rapport écrit est destiné aux propriétaires d'entreprise et responsables marketing.
Mon jeu de données provient d'une petite entreprise. Est-il assez grand ?
La segmentation RFM fonctionne bien avec aussi peu que 200 à 300 clients uniques. Pour le modèle CLV (Premium), des résultats fiables nécessitent plus de 500 clients récurrents. Envoyez-moi un échantillon et je vous dirai honnêtement si vos données supportent chaque package.
Travaillez-vous avec des exports Shopify ou WooCommerce ?
Oui. Exportez vos commandes en CSV depuis le panneau d'administration de votre plateforme et envoyez-le-moi directement. Je m'occupe du formatage à partir de là.
Pouvez-vous travailler avec des données d'abonnement ou SaaS ?
Oui. Le modèle BG/NBD (package Premium) est particulièrement adapté aux entreprises d'abonnement et de achats répétés. Contactez-moi avec la structure de vos données, je confirmerai la meilleure approche.
En quoi cela diffère-t-il d'une analyse exploratoire de base (EDA) ?
L'EDA vous montre à quoi ressemble vos données. Ce service vous indique ce que font vos clients et ce que cela signifie pour votre chiffre d'affaires. Le résultat n'est pas des graphiques — c'est une vue segmentée de votre clientèle avec des projections et recommandations que vous pouvez transmettre directement à votre équipe marketing.
Et si j'ai besoin d'une personnalisation au-delà de ces packages ?
Contactez-moi avant de commander et décrivez votre cas d'usage. Je peux élaborer une offre sur mesure pour des jeux de données plus complexes ou pour des entreprises nécessitant une logique de segmentation spécifique.
