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Data Science Terminé

Segmentation de valeur & rétention pour un opérateur télécom

Segmentation de valeur par Machine Learning sur un jeu de données de ~100k clients télécoms pour identifier les segments à risque et sous-monétisés.

PythonMachine LearningSegmentationData ScienceCRMTelecom
Demo

Aperçu

Analyse des données de consommation et des profils d’abonnés d’un opérateur de télécommunications (~100k clients) afin de construire un modèle de segmentation de valeur basé sur le Machine Learning.

Approche technique

  • Prétraitement et ingénierie de variables à partir des habitudes de consommation et profils clients.
  • Algorithmes de clustering et de classification pour identifier les segments à risque de désabonnement (churn) et les sous-monétisés.
  • Recommandations stratégiques pour le CRM, la tarification et la fidélisation.