Segmentation client par machine learning : application marketing
| dc.contributor.author | BOUGHIOUT ,Youcef | |
| dc.contributor.author | TOURECHE ,Oussama | |
| dc.contributor.author | MAGROUN, Hanane | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-13T08:35:53Z | |
| dc.date.available | 2025-11-13T08:35:53Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Les entreprises, en particulier celles des secteurs du commerce électronique et de la vente au détail, collectent des données démographiques et financières étendues sur leurs clients qui fournissent des insights cruciaux sur les modèles de comportement des consommateurs et leur pouvoir d'achat. Ce mémoire aborde le problème de la segmentation des clients en utilisant l'algorithme K-means pour identifier et analyser différentes catégories de clients basées sur les caractéristiques démographiques et économiques dans une stratégie marketing ciblée. Le problème d'étude est la difficulté pour les entreprises à catégoriser efficacement leur base de clientèle diversifiée et à adapter leurs approches marketing sans une segmentation appropriée basée sur des indicateurs démographiques et financiers clés. La solution proposée consiste à appliquer l'algorithme K-means sur des données clients incluant l'âge, le sexe, le revenu annuel et le score de dépenses pour créer des clusters clients significatifs. Les résultats obtenus révèlent des segments clients distincts avec des profils de dépenses spécifiques, permettant aux entreprises de développer des stratégies marketing ciblées et d'optimiser les offres produits pour chaque groupe de clients identifié | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/5407 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Faculté des Sciences | |
| dc.title | Segmentation client par machine learning : application marketing | |
| dc.title.alternative | Systèmes d’Information et Applications avancées | |
| dc.type | Thesis |