Segmentation Client et Analyse de Stabilité des Clusters
Présentation du Projet
Ce projet a été réalisé dans le cadre d’une mission pour Olist, une entreprise fictive spécialisée dans la vente sur marketplaces. L’objectif principal était de concevoir une segmentation client exploitable pour optimiser les stratégies marketing. Cette segmentation vise à mieux comprendre les comportements d’achat des clients, à prioriser les actions marketing et à proposer une fréquence de mise à jour des segments en fonction de leur stabilité temporelle. Le travail s’est structuré autour de trois grandes étapes : analyse exploratoire des données, modélisation et clustering, et évaluation de la stabilité des clusters dans le temps.
Les points clés
Algorithmes et méthodologies utilisées
- Clustering K-Means : Principal algorithme utilisé pour regrouper les clients en clusters homogènes. Le nombre optimal de clusters a été déterminé par les méthodes Elbow et Silhouette.
- Segmentation RFM : Analyse des clients selon trois dimensions (Récence, Fréquence, Montant) pour une première catégorisation rapide et pertinente.
- DBSCAN et clustering hiérarchique : Testés pour évaluer la robustesse des résultats obtenus avec K-Means.
- Stabilité des clusters : Mesurée à l’aide de l’Adjusted Rand Index (ARI) pour comparer les clusters à travers plusieurs périodes simulées.
- Préparation des données : Encodage des variables catégorielles et normalisation des données pour une meilleure performance des algorithmes.
Fonctionnalités du projet
- Exploration et préparation des données :
- Nettoyage des données à l’aide de requêtes SQL pour exclure les commandes annulées et identifier les retards de livraison.
- Analyse exploratoire des variables clés avec des histogrammes, des boxplots et des matrices de corrélation.
- Gestion des valeurs manquantes et traitement des valeurs aberrantes.
- Segmentation client :
- Création de groupes de clients (VIP, big spenders, clients à relancer, etc.) à partir des scores RFM.
- Modélisation des clusters à l’aide de K-Means et comparaison avec d’autres algorithmes.
- Analyse de stabilité :
- Simulation de l’évolution des données clients dans le temps.
- Visualisation des variations dans les clusters à l’aide de boxplots et d’autres graphiques.
- Recommandations stratégiques :
- Proposition d’une mise à jour trimestrielle des segments basée sur la stabilité des clusters.
- Identification des segments à prioriser pour les actions marketing.
Points forts du projet :
- Robustesse analytique : Utilisation d’algorithmes variés (K-Means, DBSCAN, clustering hiérarchique) pour garantir la fiabilité des résultats.
- Approche méthodologique rigoureuse : Étapes clairement définies (analyse exploratoire, modélisation, stabilité) pour assurer une segmentation pertinente.
- Visualisations percutantes : Scatter plots, heatmaps et boxplots pour communiquer efficacement les résultats.
- Exploitabilité des clusters : Chaque groupe a été analysé pour fournir des recommandations marketing claires et tangibles.
- Technologies adaptées : Utilisation d’outils avancés (Python, SQL, Jupyter Notebook) pour répondre aux besoins du projet.
Applications potentielles
- Marketing ciblé : Exploitation des clusters pour personnaliser les offres et les promotions en fonction des groupes identifiés (VIP, clients en perte d’engagement, etc.).
- Optimisation des campagnes : Définir des priorités marketing pour allouer efficacement les budgets aux segments les plus stratégiques.
- Suivi des clients : Intégration des segments dans un tableau de bord pour surveiller l’évolution des comportements clients et ajuster les stratégies en temps réel.
- Mise à jour dynamique : Implémentation d’un système automatique pour réentraîner les modèles de segmentation selon la fréquence recommandée.
- Extensions possibles : Ajout d’analyses prédictives pour anticiper les comportements futurs des clients.
Technologies et outils utilisés
- Langages et bibliothèques : Python (pandas, sklearn, seaborn, matplotlib, numpy).
- Base de données : SQLite pour le stockage et le nettoyage initial des données.
- Environnement de travail : Jupyter Notebook pour l’exploration et la modélisation.
- Approches complémentaires : Méthodes Elbow, Silhouette et ARI pour optimiser et évaluer les modèles.
Conclusion
Ce projet a démontré l’importance d’une segmentation client rigoureuse pour guider des décisions stratégiques. En combinant des analyses exploratoires approfondies, des algorithmes de clustering robustes, et une évaluation de stabilité, il a été possible de fournir des insights actionnables pour Olist. Ce type de segmentation peut être répliqué et étendu à d’autres entreprises cherchant à mieux comprendre leurs clients et à optimiser leurs actions marketing.