Projet de Certification Data Analyst

Analyse et optimisation des ventes en ligne

Introduction

Ce projet se concentre sur l'analyse et l'optimisation des ventes en ligne en utilisant des informations basées sur les données. L'objectif principal est d'identifier les schémas d'achat, de prédire les tendances de vente et de fournir des recommandations exploitables pour le propriétaire du site.

Quels ensembles de données ont été utilisés pour atteindre les objectifs de ce projet ?

Nous avons utilisé quatre ensembles de données collectés à partir d'un site de e-commerce réel :

• Données d'événements : Données comportementales décrivant les interactions des utilisateurs sur le site.
• Propriétés des articles : Deux fichiers capturant des informations détaillées sur les propriétés des produits.
• Arborescence des catégories : Un ensemble de données fournissant la hiérarchie des catégories des produits vendus.

Tous les ensembles de données ont été anonymisés pour protéger la confidentialité des utilisateurs. Ces ensembles de données, initialement issus de Kaggle, ont été adaptés pour cette analyse afin d'assurer l'évolutivité.

Volumétrie des données

• Événements : 275 609 lignes / 5 colonnes
• Propriétés des articles A : 2 520 259 lignes / 4 colonnes
• Propriétés des articles B : 2 115 992 lignes / 4 colonnes
• Arborescence des catégories : 1 669 lignes / 2 colonnes

Remarque : Une version allégée des ensembles de données originaux a été utilisée en raison des contraintes de volume.

Problème principal : Les données ont été tellement anonymisées que cela a affecté la précision et la qualité des analyses.

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Objectifs du projet

Les principaux objectifs de ce projet étaient de :

• Analyse approfondie du comportement client : Découvrir les schémas d'achat et les préférences pour améliorer les stratégies marketing personnalisées et l'engagement client.
• Optimiser les opérations de vente : Analyser les tendances de vente pour améliorer la gestion des stocks, les stratégies de tarification et l'efficacité des campagnes promotionnelles.
• Soutenir la prise de décision stratégique : Fournir des informations exploitables basées sur des données fiables pour orienter les décisions commerciales clés.
• Identifier les opportunités de croissance : Découvrir de nouveaux segments de marché, des produits populaires et des sources de revenus potentielles pour favoriser l'expansion de l'entreprise.
• Assurer l'intégrité des données : Détecter et corriger les anomalies dans les données afin de maintenir la précision et l'efficacité des opérations commerciales.
• Préparer des analyses avancées : Nettoyer et transformer les données pour faciliter les analyses avancées, y compris l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive.

Conclusion et recommandations

"Assurer la disponibilité des produits dans les clusters à forte demande est essentiel pour optimiser les taux de conversion."

Sur la base des résultats du clustering KMeans, le comportement des utilisateurs peut être segmenté en groupes distincts, permettant au propriétaire du site de se concentrer sur les clusters 1 et 3 pour des opportunités de vente ciblées.

• Cluster 1 : Prioriser la disponibilité des produits pour améliorer les taux de conversion, car 40 % des produits dans ce cluster étaient indisponibles pendant la période d'observation.
• Cluster 3 : Les clients fidèles représentent une opportunité pour des campagnes promotionnelles ciblées afin d'augmenter les volumes d'achat.

Bien que la régression linéaire ait fourni des informations, sa performance prédictive était limitée pour la prévision des transactions. Des variables supplémentaires, telles que les données démographiques ou les comportements historiques, pourraient améliorer la précision du modèle.

Le modèle Isolation Forest, bien que prometteur pour la détection d'anomalies, nécessite un ajustement supplémentaire pour réduire les faux positifs. Il peut potentiellement aider à identifier des opportunités de vente croisée ou à cibler des segments d'utilisateurs spécifiques pour des activités promotionnelles.

Recommandations clés :

• Utiliser la régression linéaire : Pour évaluer l'impact des campagnes marketing sur les ventes.
• Exploiter les clusters KMeans : Pour des expériences utilisateur personnalisées et des offres promotionnelles, en assurant la disponibilité des produits, en particulier dans les segments à forte demande.
• Optimiser la disponibilité des produits : Améliorer les niveaux de stock des produits populaires est essentiel pour réduire les ventes perdues.
• Implémenter Isolation Forest : Pour surveiller et traiter les anomalies dans les tendances de vente, dans le but d'améliorer les performances commerciales.

Pour plus de détails, vous pouvez consulter le rapport de conclusion complet ici.

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