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    La segmentation automatique des clients par machine learning : généralité, état de l’art et étude de cas

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    touré_memoire_2024 (3).pdf (2.634Mb)
    Date
    2024
    Author
    Touré, Serigne Mor
    Metadata
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    Abstract
    Ce mémoire explore l'usage des techniques d’apprentissage automatique pour segmenter les clients, facteur déterminant pour les entreprises qui aspirent à une meilleure interaction et compréhension avec leur clientèle. Ce processus implique l'analyse de grands ensembles de données afin de regrouper les clients en fonction de leurs comportements d'achat, de leurs choix préférentiels et de leurs données démographiques. Cela permet également de personnaliser les offres et les initiatives marketing, ce qui augmente la fidélité des clients et stimule les revenus. Les récents progrès dans les nouvelles techniques d'apprentissage automatique ont considérablement amélioré la précision des modèles de segmentation client, ouvrant ainsi de nouveaux horizons dans des domaines variés comme le commerce électronique, la finance, la santé, l'éducation et les télécommunications. À travers une étude de cas pratique, ce mémoire démontre comment une entreprise peut mettre en œuvre efficacement le machine learning pour segmenter sa clientèle, adapter ses stratégies marketing et améliorer ses performances commerciales.
    URI
    http://rivieresdusud.uasz.sn/xmlui/handle/123456789/2222
    Collections
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