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 client « dormants »
(qui n’ont pas eu d’activité sur leurs contrats depuis 2 ans ou plus) ceux qui sont plus enclins
à 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.
123441111...5 Gains
- 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.
- Les résultats obtenus pour un ciblage avec modèle surpassent les résultats du ciblage à « dire d’expert » d'environ 3 fois.
- 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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