a) Définir précisément les comportements clés à suivre (clics, ouvertures, visites, abandons) en lien avec les objectifs marketing

Avant toute collecte de données, il est impératif d’aligner les comportements observés avec vos KPIs stratégiques. Par exemple, si votre objectif est l’augmentation des ventes, privilégiez le suivi des clics sur les liens de produits, la fréquence d’ouverture d’emails promotionnels, et les visites approfondies sur les pages de produits. Utilisez une matrice pour cartographier chaque comportement avec son impact potentiel :

Comportement	Objectif associé	Critère de succès
Clic sur lien produit	Conversion potentielle	Au moins 2 clics par visite
Ouverture d’email promotionnel	Engagement	Taux d’ouverture supérieur à 30%
Visite de la page de panier	Intention d’achat	Durée de visite > 1 minute
Abandon du panier	Perte potentielle	Absence de retour sous 48h

b) Sélectionner et configurer les outils analytiques et CRM pour collecter et traiter les données comportementales

Pour une collecte précise, utilisez une plateforme d’automatisation marketing compatible avec votre CRM, comme HubSpot, Salesforce ou Sendinblue. Implémentez des pixels de suivi (tracking pixels) sur toutes les pages clés (landing pages, pages produits, panier) pour capter les événements en temps réel. Configurez des événements personnalisés dans votre outil d’analyse (Google Analytics 4, Matomo) pour suivre des actions spécifiques.
Par exemple, dans Google Tag Manager, créez une balise pour chaque événement clé :

• Événement “Clic produit” : déclenché par un clic sur un lien de produit, avec paramètre ‘product_id’
• Événement “Ouverture email” : déclenché à l’ouverture d’un email, via un pixel transparent
• Événement “Ajout au panier” : déclenché par le clic sur le bouton d’ajout au panier, avec détails du produit

c) Élaborer un modèle de scoring : critères, seuils, et pondérations pour chaque comportement en intégrant la valeur client

Construisez un modèle basé sur des règles ou un algorithme de machine learning supervisé pour attribuer un score à chaque utilisateur. La méthode recommandée consiste à :

1. Définir des critères qualitatifs et quantitatifs : par exemple, un clic peut avoir une pondération de 2 points, une visite de 5 points, une conversion de 20 points, etc.
2. Fixer des seuils : par exemple, score élevé > 75, moyen entre 40 et 75, faible < 40.
3. Intégrer la valeur client : en ajustant les pondérations en fonction du profil client, par exemple, les clients premium ont un score pondéré plus élevé pour un même comportement.

Pour automatiser cette étape, utilisez des scripts Python ou R, ou des outils comme RapidMiner, en intégrant des règles conditionnelles et des pondérations dynamiques. Exemple de règle en pseudo-code :

if clics >= 3 then score += 10
if visites > 5 then score += 15
if panier abandonné dans 24h then score -= 10

d) Mettre en place une architecture de données pour assurer la traçabilité et la mise à jour en temps réel des scores d’audience

Constituez une base de données centralisée, idéalement un data lake ou un Data Warehouse (ex : Snowflake, BigQuery), pour stocker en temps réel toutes les interactions. Utilisez une architecture ETL (Extract, Transform, Load) pour alimenter et mettre à jour les scores :

• Extraction : récupérer les données brutes depuis vos outils de tracking et CRM via API ou fichiers CSV
• Transformation : appliquer les règles et pondérations pour calculer le score à chaque mise à jour, en utilisant des scripts batch ou en streaming (Apache Kafka, Apache Flink)
• Chargement : injecter les scores dans la base de données et synchroniser avec votre plateforme d’emailing (via API ou connecteur direct)

Pour garantir la cohérence, planifiez des mises à jour fréquentes (toutes les 5-15 minutes) et maintenez une journalisation exhaustive des modifications pour assurer la traçabilité complète de l’évolution de chaque score.

a) Collecte et intégration des données : paramétrer le tracking sur tous les points de contact (emails, site web, applications mobiles)

Pour une collecte efficace, configurez une plateforme unifiée de collecte de données telles que Segment, Tealium ou Google Tag Manager, en suivant ces étapes :

• Installer le gestionnaire de balises sur toutes vos pages : insérez le code de GTM ou d’un autre gestionnaire dans le header de votre site.
• Créer des balises de suivi : pour chaque événement (clic, ouverture email, visite), paramétrez une balise spécifique avec des triggers correspondants.
• Configurer des variables personnalisées : par exemple, récupérer l’ID utilisateur, le type d’appareil, ou la provenance de la campagne.
• Tester la collecte : utilisez le mode prévisualisation pour vérifier que chaque événement est correctement enregistré, puis déployez en production.

b) Construction du modèle de scoring : création d’un algorithme basé sur des règles ou un machine learning supervisé

Pour élaborer un modèle robuste, suivez cette démarche :

1. Collecter un échantillon représentatif : au moins 10 000 utilisateurs sur une période de 3 mois pour assurer une stabilité statistique.
2. Sélectionner des variables explicatives : comportement, fréquence, récence, valeur monétaire, etc.
3. Diviser les données : en jeux d’entraînement (70%) et de test (30%) afin d’éviter le surapprentissage.
4. Construire un modèle : en utilisant des algorithmes comme la régression logistique, les arbres de décision ou des réseaux de neurones supervisés, en validant à chaque étape la précision avec la courbe ROC et l’AUC.
5. Interpréter et calibrer : ajuster les pondérations et seuils pour maximiser la précision tout en évitant la sur-optimisation.

c) Automatisation de l’attribution des scores : développement d’un script ou d’un workflow pour actualiser automatiquement les scores

Utilisez des environnements comme Python (avec pandas, scikit-learn) ou R (avec caret, data.table) pour automatiser ce processus :

• Script de récupération : écrire une routine pour extraire les données brutes du data lake via API ou SQL.
• Fonction de calcul : appliquer les règles de scoring en batch, en utilisant des fonctions conditionnelles ou des modèles prédéfinis.
• Mise à jour automatique : planifier l’exécution quotidienne avec des outils comme Apache Airflow ou Cron.
• Enregistrement des scores : stocker dans une table dédiée, avec un horodatage, pour assurer la traçabilité.

d) Segmentation dynamique : définir des règles pour créer des segments en fonction des scores

Créez une segmentation en temps réel en utilisant des règles conditionnelles dans votre plateforme d’automatisation (ex : Mailchimp, ActiveCampaign, HubSpot) :

• Segment “Score élevé” : score > 75
• Segment “Score moyen” : 40 < score ≤ 75
• Segment “Score faible” : score ≤ 40

Pour une segmentation plus fine, combinez ces critères avec d’autres paramètres tels que la récence d’activité ou la valeur monétaire. Utilisez des workflows conditionnels pour faire évoluer ces segments automatiquement en fonction des scores actualisés.

e) Validation et calibration du modèle : analyser la cohérence des scores avec la réalité client et ajuster les paramètres

Après implémentation, il est crucial de valider la pertinence des scores. Procédez comme suit :

• Analyse de cohérence : croiser les scores avec des indicateurs qualitatifs (feedback client, satisfaction) et quantitatifs (taux de conversion).
• Test A/B : divisez votre audience en groupes en utilisant différentes configurations de seuils et comparez les résultats (taux d’ouverture, clics, conversions).
• Ajustement des seuils et pondérations : en fonction des résultats, modifiez les règles pour améliorer la différenciation.
• Monitoring continu : établissez des tableaux de bord avec des KPI clés pour suivre la stabilité et la pertinence du scoring dans le temps.

a) Utiliser des modèles prédictifs pour anticiper les comportements futurs (ex. churn, achat)

Intégrez des algorithmes de machine learning supervisé, comme les forêts aléatoires ou les réseaux neuronaux, pour prédire la probabilité de churn ou d’achat. Voici la démarche :

1. Préparer un dataset : inclure les comportements passés, la fréquence d’interaction, la valeur monétaire, et la récence.
2. Choisir un algorithme : par exemple, une forêt aléatoire pour sa robustesse face aux données bruitées.
3. Entraîner le modèle : avec un échantillon de données historiques, en utilisant la validation croisée pour éviter le surapprentissage.
4. Évaluer la performance : via la courbe ROC, précision, rappel, F1-score.
5. Intégrer la prédiction : comme un score additionnel dans votre modèle de scoring global, pondérant la probabilité de churn ou d’achat.

b) Intégrer des variables contextuelles (saison, campagne en cours, device) pour améliorer la précision