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TEXTE DE LA PAGE DE VENTE :

 
 
 PARTIE 1 : ANALYSE DESCRIPTIVE ET ANALYSE EXPLICATIVE CHAP1: INDICATEURS CLéS DE PERFORMANCE ET VISUALISATIONS : KPIS POUR MESURER LES PERFORMANCES DES DIFFéRENTS EFFORTS DE MARKETING REVENU DES VENTES COûT PAR ACQUISITION (CPA) KPI DU MARKETING NUMéRIQUE CALCUL ET VISUALISATION DES KPI à L'AIDE DE PYTHON TAUX DE CONVERSION GLOBALE TAUX DE CONVERSION PAR âGE TAUX DE CONVERSION PAR GROUPE D’âGE CONVERSIONS ET NON-CONVERSIONS CONVERSIONS PAR âGE ET STATUT MARITAL
RéSUMé
 
PARTIE 2: ANALYSE EXPLICATIVE DE L'ENGAGEMENT( LES FACTEURS CAUSAUX D'UN ENGAGEMENT)
 
CHAP2: LES MOTEURS DéCLANCHEURS DE L'ENGAGEMENT MARKETING UTILISATION DE L'ANALYSE DE RéGRESSION POUR L'ANALYSE EXPLICATIVE ANALYSE EXPLICATIVE ET ANALYSE DE RéGRESSION RéGRESSION LOGISTIQUE ANALYSE DE RéGRESSION AVEC PYTHON ANALYSE ET VISUALISATION DES DONNéES TAUX D'ENGAGEMENT TAUX D’ENGAGEMENT PAR CANAUX DE VENTE MONTANT TOTAL DES COMMANDES ANALYSE DE RéGRESSIONVARIABLES CONTINUESVARIABLES CATéGORIELLESCOMBINAISON DE VARIABLES CONTINUES ET CATéGORIELLES
RéSUMé
PARTIE 3: PRéDICTION DE LA CONVERSION(RECHERCHE D'UNE CAUSE DE CONVERSION FUTURE ?)
 
CHAP3. DE L'ENGAGEMENT à LA CONVERSIONARBRES DE DéCISIONRéGRESSION LOGISTIQUE ET ARBRES DéCISIONNELSDéVELOPPEMENT DES ARBRES DéCISIONNELSARBRES DE DéCISION ET INTERPRéTATIONS AVEC PYTHONANALYSE ET VISUALISATION DES DONNéESTAUX DE CONVERSIONTAUX DE CONVERSION PAR TâCHETAUX DE DéFAUT PAR CONVERSIONSSOLDES BANCAIRES PAR CONVERSIONSTAUX DE CONVERSION PAR NOMBRE DE CONTACTS1 ANALYSE EXPLORATOIRE,  MODéLISATIONENCODAGE DES VARIABLES CATéGORIELLESENCODAGE DES MOISENCODAGE DES EMPLOISENCODAGE DU STATUT MARITALENCODAGE DES VARIABLES DE LOGEMENT ET DE PRêTCONSTRUCTION D'ARBRES DE DéCISIONINTERPRéTATION DES ARBRES DE DéCISIONRéSUMé PARTIE 3 : VISIBILITé DU PRODUIT ET MARKETING ( RECHERCHE DES CLIENTS RECURRENT ET DES PRODUITS LES PLUS APPRéCIéS)

CHAP4. L'ANALYSE DES PRODUITS( INTERACTION CLIENT-ENTREPRISE ET CLIENTS-PRODUITS
L'IMPORTANCE DE L'ANALYSE DES PRODUITSANALYSE DES PRODUITS à L'AIDE DE PYTHONTENDANCES DES SéRIES CHRONOLOGIQUESCLIENTS RéCURRENTSTENDANCES DES ARTICLES DANS LE TEMPS
RéSUMé
 
CHAP5. RECOMMANDER LES BONS PRODUITS
FILTRAGE COLLABORATIF ET RECOMMANDATION DE PRODUITSSYSTèME DE RECOMMANDATION DE PRODUITSFILTRAGE COLLABORATIFCONSTRUCTION D'UN ALGORITHME DE RECOMMANDATION DE PRODUITS AVEC PYTHONPRéPARATION DES DONNéESTRAITEMENT DES NAN DANS LE CHAMP CUSTOMERIDCONSTRUCTION D'UNE MATRICE CLIENT-ARTICLE
FILTRAGE COLLABORATIFFILTRAGE COLLABORATIF ET RECOMMANDATIONS BASéS SUR L'UTILISATEURFILTRAGE COLLABORATIF ET RECOMMANDATIONS BASéS SUR LES ARTICLES
RéSUMé
 
PARTIE 3 : MARKETING PERSONNALISé
CHAP6. ANALYSE EXPLORATOIRE DU COMPORTEMENT DES CLIENTSANALYSE DU CLIENT; COMPRENDRE LE COMPORTEMENT DU CLIENTCAS D'UTILISATION DE L'ANALYSE CLIENTANALYSE DE L'ENTONNOIR DES VENTESSEGMENTATION DE LA CLIENTèLEANALYSE PRéDICTIVERéALISER DES ANALYSES DE CLIENTèLE AVEC PYTHONANALYSE DES CLIENTS ENGAGéSTAUX D'ENGAGEMENT GLOBALTAUX D'ENGAGEMENT PAR TYPE D'OFFRETAUX D'ENGAGEMENT PAR TYPE D'OFFRE ET PAR TYPE DE PRODUIT
TAUX D'ENGAGEMENT PAR CANAL DE VENTETAUX D'ENGAGEMENT PAR CANAL DE VENTE ET PAR TAILLE DU PRODUIT
SEGMENTER LA BASE DE CLIENTS
RéSUMé
 
CHAP7. PRéDIRE LA PROBABILITé D'UN ENGAGEMENT MARKETING
ANALYSE EXPLORATOIRE DES DONNéESL'ANALYSE PRéDICTIVE DANS LE MARKETINGAPPLICATIONS DE L'ANALYSE PRéDICTIVE EN MARKETINGÉVALUATION DES MODèLES DE CLASSIFICATION
MODéLISATIONPRéDIRE LA PROBABILITé D'UN ENGAGEMENT MARKETING AVEC PYTHONENCODAGE DES VARIABLESENCODAGE DES VARIABLES DE RéPONSEENCODAGE DE VARIABLES CATéGORIELLESCONSTRUCTION DE MODèLES PRéDICTIFSMODèLE DE FORêT ALéATOIREFORMATION D'UN MODèLE DE FORêT ALéATOIREÉVALUATION D'UN MODèLE DE CLASSIFICATION
RéSUMé
 
CHAP8. VALEUR à VIE DU CLIENT (CLV)ÉVALUATION DES MODèLES DE RéGRESSIONPRéDIRE LA CLV à 3 MOIS AVEC PYTHONNETTOYAGE DES DONNéESANALYSE DES DONNéESPRéDICTION DE LA CLV TRIMESTRIELLEPRéPARATION DES DONNéESRéGRESSION LINéAIREÉVALUATION DE LA PERFORMANCE DU MODèLE DE RéGRESSION
RéSUMé
 
CHAP9. SEGMENTATION DE LA CLIENTèLE BASéE SUR LES DONNéESSEGMENTATION DE LA CLIENTèLEALGORITHMES DE CLUSTERINGSEGMENTATION DES CLIENTS AVEC PYTHONNETTOYAGE DES DONNéESCLUSTERING K-MEANSSéLECTION DU MEILLEUR NOMBRE DE CLUSTERSINTERPRéTATION DES SEGMENTS DE CLIENTS
RéSUMé
 
CHAP10. FIDéLISATION DES CLIENTSPERTE DE CLIENTS ET FIDéLISATIONRéSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELSPRéDIRE LE TAUX DE DéSABONNEMENT AVEC PYTHONANALYSE ET PRéPARATION DES DONNéESANN AVEC KERASÉVALUATION DES MODèLES
RéSUMé
 
PARTIE 4 : UNE MEILLEURE PRISE DE DéCISION
 
CHAP11. LE TEST A/B POUR UNE MEILLEURE STRATéGIE MARKETINGTESTS A/B POUR LE MARKETINGTESTS STATISTIQUES D'HYPOTHèSESÉVALUATION DES RéSULTATS DES TESTS A/B AVEC PYTHONANALYSE DES DONNéESTESTS D'HYPOTHèSES STATISTIQUES
RéSUMé  
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