Segmentation Clients RFM
Analyse comportementale et segmentation clients pour optimisation stratégies marketing
Solution d'analyse ML pour segmenter clients selon méthodologie RFM (Recency, Frequency, Monetary) et définir stratégies marketing ciblées par segment.
- Recency : Temps depuis dernier achat (jours)
- Frequency : Nombre total d'achats
- Monetary : Montant total dépensé (€)
Le modèle identifie automatiquement 7 segments :
- Champions 🏆 : Meilleurs clients (R≥4, F≥4, M≥4)
- Loyaux 💎 : Clients réguliers fidèles
- Potentiels ⭐ : Fort potentiel de développement
- À Risque
⚠️ : Anciens bons clients inactifs - Nouveaux 🆕 : Acquisition récente
- Hibernation 😴 : Clients moyens inactifs
- Perdus ❌ : Inactifs longue durée
Python 3.10+ Pandas (manipulation données) NumPy (calculs) Matplotlib/Seaborn (visualisation 2D) Plotly (visualisation 3D interactive)
- Marketing ciblé : Stratégies adaptées par segment
- Rétention clients : Identification clients à risque
- Maximisation CLV : Focus sur segments haute valeur
- Optimisation budgets : ROI amélioré campagnes marketing
- Décisions data-driven : KPIs quantifiables
- Programme VIP / Récompenses exclusives
- Priorité maximale
- Budget élevé
- Upsell / Cross-sell ciblé
- Augmentation panier moyen
- Budget moyen-élevé
- Campagnes réactivation urgentes
- Offres spéciales personnalisées
- Prévention perte clients
- Win-back agressif ou abandon
- ROI positif uniquement
- Budget minimal
Le notebook inclut :
- Distribution segments clients
- Chiffre d'affaires par segment
- Heatmap RFM moyennes
- Visualisation 3D interactive (Recency × Frequency × Monetary)
- Retail / E-commerce
- Services par abonnement
- B2B récurrent
- Secteur bancaire / assurance
- Distribution alimentaire
Lamarque - Consultant IA & Supply Chain
- 30 ans expérience supply chain management
- Spécialisé analytics clients et optimisation marketing
- Solutions ML pratiques pour PME
Disponible pour missions de conseil en :
- Segmentation clients et analytics
- Optimisation stratégies marketing data-driven
- Implémentation modèles RFM personnalisés
Portfolio démontrant analytics ML pour optimisation marketing retail
Janvier 2026