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Analyse de données

Segmenter les clients et créer un plan commercial

La même campagne part à tous les clients. Construisez des segments RFM rentables et transformez-les en actions commerciales.

Intermédiaire 3 h 50PythonPower BI

Avant de commencer

  • Power BI Desktop sur Windows, ou l’environnement Windows distant fourni par votre formation ; testez l’enregistrement d’un PBIX avant de commencer.
  • Les exercices Python et SQL s’exécutent dans le navigateur : aucune installation locale n’est nécessaire pour les contrôles guidés.
  • Réservez environ 3 h 50 pour les étapes guidées, puis 60 à 90 minutes pour finaliser, documenter et partager le dossier.

Le contexte

Vous êtes Data Analyst chez DarCraft, une boutique d'artisanat marocain vendant en ligne et en magasin.

L'équipe marketing envoie la même offre à tous les clients. Un acheteur fidèle et rentable reçoit donc le même message qu'une personne inactive depuis huit mois. Les taux baissent et les promotions réduisent la marge.

Vous devez agréger les commandes au niveau client, calculer récence, fréquence, revenu et marge, construire cinq segments compréhensibles, puis livrer des listes de campagne et un playbook indiquant message, offre, canal et mesure de succès.

Ce que vous allez construire

  • Un notebook Python produisant une table RFM au niveau client
  • Une segmentation en cinq groupes avec règles et profils chiffrés
  • Un dashboard Power BI de taille, revenu, marge et comportement des segments
  • Une liste CRM distincte par segment sans données personnelles publiques
  • Un playbook commercial avec action, canal, offre et KPI par segment
  • Un PDF exécutif et un README de recalcul et de surveillance

Les étapes

  1. 1. Cadrer — Un segment doit changer une action3 tâches · 25 min
  2. 2. Préparer — Passer des commandes aux clients3 tâches · 40 min
  3. 3. Calculer — Construire les profils RFM3 tâches · 45 min
  4. 4. Profiler — Comprendre chaque segment3 tâches · 45 min
  5. 5. Activer — Dashboard et playbook commercial3 tâches · 45 min
  6. 6. Livrer — Une étude de cas exploitable4 tâches · 30 min