Accueil » Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes de fidélisation client

Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes de fidélisation client

Découvrez comment l’apprentissage automatique révolutionne les programmes de fidélisation client en B2C. Analyse de données, modèles prédictifs et solutions innovantes pour booster la rétention.

Présentation de WikiMemoires:

Introduction

Dans un marché B2C hyper-concurrentiel, fidéliser les clients est un enjeu crucial pour pérenniser les revenus. Les programmes de fidélisation traditionnels montrent leurs limites face à des consommateurs exigeants et volatiles. L’apprentissage automatique (Machine Learning) émerge comme une solution disruptive pour personnaliser les stratégies et anticiper les comportements. Cet article explore comment intégrer cette technologie dans votre approche de fidélisation, en s’appuyant sur des études empiriques et des méthodologies éprouvées.

1. Programme de Fidélisation en B2C : Défis et Opportunités

1.1 Fidélité vs Fidélisation : Comprendre la Différence

La fidélité client reflète un attachement émotionnel, tandis que la fidélisation désigne les actions entreprises pour renforcer cet engagement. En B2C, l’objectif est de transformer des acheteurs ponctuels en ambassadeurs de la marque.

1.2 Pourquoi Investir dans la Fidélisation en B2C ?

  • Coût réduit : Acquérir un nouveau client coûte 5 fois plus que de retenir un existant.
  • ROI élevé : Une augmentation de 5 % de la fidélisation génère jusqu’à 25 % de profits supplémentaires (source : Harvard Business Review).
  • Données clients : Les programmes de fidélisation fournissent des données précieuses pour alimenter des modèles prédictifs.

1.3 Outils de Mesure de la Fidélité

  • Net Promoter Score (NPS)
  • Taux de rétention
  • Analyse CLV (Customer Lifetime Value)

2. Apprentissage Automatique : Un Levier Stratégique pour la Fidélisation

2.1 Machine Learning vs IA : Clarification

L’intelligence artificielle (IA) englobe des technologies larges, tandis que le Machine Learning se concentre sur l’apprentissage autonome des machines via des données.

2.2 Comment une Machine « Apprend »-elle ?

  • Apprentissage supervisé : Prédiction de la variable cible (ex : probabilité de désabonnement).
  • Apprentissage non supervisé : Segmentation des clients (clustering).
  • Apprentissage par renforcement : Optimisation des récompenses dans les programmes de fidélité.

2.3 Cas d’Usage Concrets en B2C

  • Prédiction du Churn : Identifier les clients à risque de désertion.
  • Personnalisation : Recommandations de produits adaptées au profil client.
  • Optimisation des Campagnes : Ciblage des offres promotionnelles en temps réel.

3. Étude Empirique : Méthodologie et Résultats

3.1 Collecte et Préparation des Données

  • Analyse Exploratoire : Nettoyage des données (imputation des valeurs nulles), sélection des variables explicatives (historique d’achat, fréquence, montant).
  • Variable Cible : Probabilité de fidélisation sur 6 mois.

3.2 Entraînement et Validation du Modèle

  • Algorithmes Testés : Régression logistique, Random Forest, XGBoost.
  • Validation Croisée : Mesure de la précision (accuracy) et de l’AUC-ROC.
  • Résultats : Le modèle XGBoost a obtenu une précision de 89 %, surpassant les autres algorithmes.

3.3 Interprétabilité du Modèle

  • Importance des Variables : La fréquence d’achat et le montant moyen sont les prédicteurs clés.
  • Explicabilité : Utilisation de SHAP (SHapley Additive exPlanations) pour justifier les prédictions auprès des équipes marketing.

4. Solutions Innovantes pour les Entreprises B2C

4.1 Plateformes de Récompenses Dynamiques

  • Adapter les points de fidélité en fonction du comportement prédit par le modèle.
  • Exemple : Offrir des bonus aux clients identifiés comme « à risque de churn ».

4.2 Campagnes Hyper-Personnalisées

  • Utiliser le clustering pour segmenter les clients en groupes homogènes (ex : « acheteurs occasionnels », « fans de la marque »).
  • Envoyer des emails ciblés avec des offres uniques.

4.3 Tableaux de Bord Interactifs

  • Visualiser en temps réel les indicateurs de fidélité (NPS, CLV) et les prédictions du modèle.

Conclusion Générale

Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes de fidélisation B2C n’est plus une option, mais une nécessité pour rester compétitif. Les résultats empiriques montrent un impact significatif sur la rétention client, la personnalisation et le ROI. Pour réussir, combinez une analyse rigoureuse des données, des modèles interprétables et une collaboration étroite entre data scientists et équipes marketing. L’avenir de la fidélisation client repose sur cette symbiose entre technologie et stratégie humaine.

 

 

ESLSCA Business School

Mémoire de fin d’études
Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes de fidélisation client dans les entreprises du B2C
Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes de fidélisation client dans les entreprises du B2C

Mémoire réalisé et présenté par :

Dominique NGANGA SAMBA NKOUMBI

Programme :
MBA2 BIG DATA

Entreprise :
Carrefour Hypermarchés

Sous la direction de :
Maxime JUMELLE

Année universitaire
2019‐2020

Je soussigné, Dominique NGANGA SAMBA NKOUMBI, reconnais avoir pris connaissance du document d’information sur les règles de Propriété Intellectuelle et m’engage à les avoir respectées dans le document remis ci-joint.
Le : 24/08/2020
Signature : Dominique SAMBA

Remerciements

Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes de fidélisation client dans les entreprises du B2C

Ce mémoire est le terme d’un voyage de reconversion professionnelle entamé il y a un peu moins d’un an. Au moment d’entamer ce voyage j’avais beaucoup de doutes et d’appréhension.

Pendant ce voyage j’ai eu des moments de doute et de lassitude. Je termine ce voyage avec beaucoup de certitudes, de nouvelles connaissances et compétences professionnelles.

Cela n’aurait jamais été possible sans l’apport des personnes auxquelles je tiens à formuler ma gratitude et à ma reconnaissance.

Je remercie mon épouse et mes enfants pour tout leur amour.

Je remercie Chrysostome N.S, Président de Afrik@Cybersecurité, pour son soutien et ses conseils fraternels.

Je remercie mes collaborateurs, mes collègues et mes supérieurs hiérarchiques de Carrefour hypermarchés pour leur bienveillance à mon égard.

Je remercie tous mes camarades de la promotion MBA2 -Big -Data – ESLSCA -2019 pour tous les moments de joie et de peine partagés ensemble.

Je remercie Maxime Jumelle, CTO & Co – Founder de Blent.ai, de m’avoir transmis ses connaissances sur l’apprentissage automatique.

Je remercie tous les enseignants du MBA2 -Big -Data – ESLSCA -2019 pour leur patience et leur enseignement.

Je remercie Guillaume Saint-Cirgue, Fondateur de MachineLearnia.com, pour sa formation gratuite sur le Machine Learning.

Je remercie Françoise CROZE, Directrice pédagogique de ESLSCA et toute son équipe d’avoir mis tout en œuvre pour que ma formation se passe sous les plus heureux auspices, malgré toutes les difficultés engendrées par les mouvements sociaux en France et la crise sanitaire planétaire du Covid-19.

Dominique NGANGA SAMBA NKOUMBI

Table des matières :

Introduction générale 9

Chapitre 1. Revue de littérature scientifique 11

Section 1 Définition des concepts théoriques 11

1.1 Programme de fidélisation 11

1.1.1 Fidélité Vs Fidélisation client 11

1.1.2 B2C : Pourquoi investir dans la fidélisation ? 13

1.1.3 B2C : Comment fidéliser ses clients ? 14

1.3.4 Les outils de mesure de la fidélité client. 15

1.2 Apprentissage automatique 22

1.2.1 Apprentissage automatique Vs Intelligence Artificielle ? 22

1.2.2 Machine Learning : Comment une machine apprend-t-elle ? 24

Section 2 Formalisation de la grille d’analyse 26

Chapitre 2 Etude empirique 27

Section 1 Collecte des Données 27

1.1 Contexte de l’étude 27

1.2 Méthodologie suivie 30

1.2.1 Analyse exploratoire du jeu des données 31

1.2.1.1 Imputation des variables nulles 31

1.2.1.2 Variable cible 31

1.2.1.3 Variables explicatives 32

1.2.2 Entrainement du modèle 40

1.2.3 Validation du modèle 42

1.2.4 Interprétation du modèle 44

1.2.4.1 Interpretabilite du modele 44

1.2.4.2 Explicabilité du modèle 58

Section 2 Analyse des données 61

2.1 Résultats obtenus 61

2.2- Discussion 64

Section 3 Proposition de solutions 64

Conclusion Générale

    Le travail est divisé en plusieurs pages (articles). Voici la liste :

  1. Intégrer l’apprentissage automatique dans la fidélisation
  2. Programme de fidélisation des clients B2C / Définition
  3. Les outils de mesure de la fidélité client
  4. Apprentissage automatique Vs intelligence artificielle ?
  5. Machine Learning: Comment une machine apprend-t-elle ?
  6. L’analyse de la fidélité client – Etude empirique
Scroll to Top