CAMPAGNE MARKETING 2026

Optimisation des taux de souscription
Épargne & Crédit.

Analyse prédictive et segmentation client pour réduire la pression commerciale et maximiser le ROI.

L'Équipe Projet

Théo.P

Étudiant Data

Alexan.R

Étudiant Data

Jérémy.P

Étudiant Data

Contexte & Recherche

Pourquoi avons-nous besoin de modèles prédictifs ?

Dans un contexte de saturation des canaux d'appels, nos clients montrent des signes de lassitude face au démarchage non ciblé. L'objectif de cette étude est de passer d'un marketing de masse à un marketing de précision. Nous avons analysé une base historique de 45 000 contacts pour identifier les signaux faibles (âge, job, historique) qui prédisent une souscription.

Notre approche s'est concentrée sur deux axes : la qualité de la donnée (nettoyage rigoureux des 17 variables) et la gestion du déséquilibre de classe (seulement 11% de souscripteurs réels). Nous avons testé 4 stratégies statistiques pour maximiser le taux de détection (Recall) sans exploser les coûts (Précision).

Benchmark Comparatif

Performance des 4 modèles sur le jeu de test.
Standard
Approche classique sur données brutes.
0.77
AUC Score
Lift 3.01x
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RECOMMANDED
Over
Duplication aléatoire des données minoritaires.
0.79
AUC Score
Lift 3.06x
Voir Détails
Under
Suppression aléatoire des données majoritaires.
0.78
AUC Score
Lift 3.04x
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SMOTE
Génération artificielle de voisins proches (KNN).
0.79
AUC Score
Lift 2.89x
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Export & Ciblage

Accès aux données ciblées (Top 500 Prospects)
Aperçu du fichier : top_500_prospects.csv
ancienne_campagne_echecancienne_campagne_inconnuancienne_campagne_souscriptionage_groupe_Moins de 30age_groupe_30-45
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⬇ Télécharger la liste (.csv)

Conclusion & Recommandations

Synthèse des résultats et plan d'action proposé.
Conclusion & Recommandations

Analyse des Résultats

Le modèle SMOTE offre le meilleur équilibre. Il capture 60% du potentiel total en ne sollicitant que 20% de la base client. Le modèle Standard, bien que précis, est trop conservateur ("frileux") et rate trop d'opportunités.

Plan d'Action

  • Intégrer le scoring SMOTE dans le CRM des téléconseillers.
  • Prioriser les appels avec un score de probabilité > 0.6.
  • Mesurer le taux de conversion réel sur 3 mois (A/B Testing).