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Cours

Customer Segmentation in Python

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 03/2026

Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.

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PythonData Manipulation

4 h

17 vidéos

55 Exercices

4,400 XP

21,690

Certificat de formation

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Description du cours

Les entreprises les plus performantes aujourd’hui sont celles qui connaissent si bien leurs clients qu’elles peuvent anticiper leurs besoins. Les data analysts jouent un rôle clé pour dégager ces insights approfondis et segmenter les clients afin de mieux les servir. Dans ce cours, vous apprendrez des techniques concrètes de segmentation client et d’analyse comportementale, à partir d’un jeu de données réel contenant des transactions anonymisées d’un e-commerçant. Vous commencerez par une analyse de cohortes pour comprendre les tendances clients. Vous verrez ensuite comment construire des segments clients faciles à interpréter. En complément, vous préparerez les segments créés pour les rendre prêts pour le Machine Learning. Enfin, vous renforcerez vos segments avec le clustering k-means, en seulement quelques lignes de code ! À la fin du cours, vous serez en mesure d’appliquer des techniques pratiques d’analyse comportementale client et de segmentation.

Prérequis

Supervised Learning with scikit-learn

1

Analyse de cohortes

Dans ce premier chapitre, vous découvrirez les cohortes et la manière de les analyser. Vous créerez vos propres cohortes de clients, calculerez des métriques et visualiserez vos résultats.

Introduction à l’analyse de cohortes

Combien de clients acquis ?

Analyse de cohortes

Attribuer la cohorte d’acquisition quotidienne

Calculer le décalage temporel en jours - partie 1

Calculer le décalage temporel en jours - partie 2

Métriques de cohorte

Rétention client

Calculer le taux de rétention depuis zéro

Calculer le prix moyen

Visualiser l’analyse de cohortes

Visualiser la métrique de quantité moyenne

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2

Analyse Récence, Fréquence et Valeur Monétaire

Dans ce deuxième chapitre, vous aborderez les segments clients. Plus précisément, vous verrez la récence, la fréquence et la valeur monétaire, créerez des segments clients basés sur ces notions et analyserez vos résultats.

Segmentation récence, fréquence, valeur monétaire (RFM)

Calculer les quartiles de dépense (q=4)

Calculer les déciles de récence (q=4)

Calculer les indicateurs RFM

Valeur de fréquence la plus élevée

Calculer les valeurs RFM

Créer des segments RFM

Calculer 3 groupes pour l’ancienneté et la fréquence

Calculer le score RFM

Analyser le tableau RFM

Trouver la valeur moyenne pour le segment au score RFM

Créer des segments personnalisés

Analyser des segments personnalisés

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3

Prétraitement des données pour le clustering

Une fois vos segments créés, vous voudrez faire des prédictions. Cependant, vous devez d’abord maîtriser des méthodes pratiques de préparation des données pour garantir que votre algorithme de clustering k-means mette en évidence des segments bien séparés et pertinents.

Prétraitement des données

Hypothèses de k-means

Calculer des statistiques sur les variables

Gérer les variables asymétriques

Détecter les variables asymétriques

Gérer l’asymétrie

Centrer et mettre à l’échelle les données

Centrer et mettre à l’échelle manuellement

Centrer et mettre à l’échelle avec StandardScaler()

Pipeline de prétraitement

Visualiser les distributions RFM

Prétraiter les données RFM

Visualiser les variables normalisées

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4

Segmentation client avec k-means

Dans ce dernier chapitre, vous utiliserez les données prétraitées au Chapitre 3 pour identifier des groupes de clients en fonction de leur récence, fréquence et valeur monétaire.

Mise en œuvre pratique du clustering k-means

Exécuter k-means

Attribuer des labels aux données brutes

Choisir le nombre de clusters

Calculer la somme des erreurs quadratiques

Tracer la somme des erreurs au carré

Profiler et interpréter les segments

Préparer les données pour le snake plot

Visualiser un snake plot

Calculer l'importance relative de chaque attribut

Tracer une heatmap d’importance relative

Solution de segmentation de bout en bout

Prétraiter les données

Calculer et tracer la somme des erreurs au carré

Construire une solution à 4 clusters

Analyser les segments

Réflexions finales

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Customer Segmentation in Python

Cours
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