Ciblage : Activation
des clients dormants
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#Ciblage Marketing #Campagne commerciale #Scoring #Machine Learning #Analyse des données #Traitement des données #Intérprétabilité des modèles
Objectifs de la mission
- Développer un modèle de scoring permettant d’identifier, parmi les clients dits « dormants » (c’est-à -dire ceux n’ayant eu aucune activité sur leurs contrats depuis deux ans ou plus), ceux qui sont les plus susceptibles de connaître une réactivation négative
- Fournir une documentation détaillée sur la conception, les résultats et les performances du modèle
- Participer au suivi de la campagne commerciale de test, proposer des indicateurs de performance du modèle et de la campagne
Travaux réalisés
- Récupération et retraitement des données
- Entraînement et validation du modèle de prédiction
- Analyse de la pertinence et de l'interprétabilité du modèle
- Rédaction du rapport et réalisation des supports de présentation
- Conception du tableau de bord pour l'analyse des performances de la campagne
Livrables
- Les clients ciblés avec leurs scores respectifs pour la réactivation positive et négative
- Le modèle de scoring, ainsi que ses métriques de performance
- Le rapport sur la conception du modèle
- Le support de présentation du modèle, ses performances, son interprétabilité
- Le suivi des résultats de la campagne
122211.Gains 1
- La campagne test réalisée sur un périmètre restreint a montré une augmentation significative de la collecte brute et de la collecte nette pour les personnes ayant des scores élevés
- Le ciblage avec modèle obtient un score 3 fois plus élevé que le ciblage à «dire d’expert »
- La campagne test réalisée sur un périmètre restreint a montré une augmentation significative de la collecte brute et de la collecte nette pour les personnes ayant des scores élevés
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