Dans le cadre de ce projet, j’ai segmenté la clientèle à partir d’une base de données générée en Python en appliquant la méthode RFM (Récence, Fréquence, Montant). Cette analyse, développée en SQL sous Snowflake, permet de classer les clients selon leur valeur en attribuant un poids spécifique à chacun des trois critères, afin d’ajuster précisément les stratégies marketing.

En enrichissant cette segmentation avec des données complémentaires (produits achetés, canaux d’acquisition), il serait possible de : ✅ Personnaliser les campagnes marketing en adaptant les messages aux profils clients. ✅ Prévenir l’attrition en détectant précocement la baisse d’engagement. ✅ Maximiser la rentabilité en priorisant les segments clients les plus prometteurs.

Le fichier invoices contient les données brutes. La base de données a été élaborée via un code Python. Le fichier scores contient le résulat de la requête SQL.