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Analyse des données de vente en ligne pour Lapage

Introduction Lapage, une librairie physique à succès, a ouvert un site de vente en ligne il y a deux ans. L'objectif de cette analyse est de faire le point sur les indicateurs clés de l'entreprise afin d'optimiser sa stratégie commerciale.

Partie 1 : Analyse des indicateurs de vente

Indicateurs et graphiques sur le chiffre d'affaires :

• Évolution dans le temps
• Tendance globale avec une moyenne mobile
• Analyse des références :
• Meilleures et moins bonnes ventes
• Répartition par catégorie
• Informations sur les profils clients :
• Répartition du chiffre d'affaires par client (courbe de Lorenz)

Livrables:

• Rapport présentant les indicateurs et graphiques demandés
• Analyse des tendances et des modèles identifiés
• Recommandations pour améliorer les performances de vente

Partie 2 : Analyse du comportement client

Étude des corrélations entre :

• Genre du client et catégories de livres achetées
• Âge du client et montant total des achats
• Âge du client et fréquence d'achat
• Âge du client et panier moyen
• Âge du client et catégorie de livres achetés

Livrables:

Rapport présentant les corrélations analysées Visualisations des corrélations significatives Interprétation des résultats et identification des segments clients Recommandations pour cibler les clients plus efficacement

Méthodologie

Collecte et nettoyage des données: Extraction des données de vente et des informations clients de la base de données fournie Vérification de la qualité et du traitement des données manquantes ou incohérentes Analyse descriptive: Calcul des indicateurs de vente clés (chiffre d'affaires, panier moyen, etc.) Analyse de la répartition des ventes par catégorie, genre du client, âge, etc. Visualisation des tendances et des modèles avec des graphiques et des tableaux Analyse des corrélations: Calcul des coefficients de corrélation entre les variables client et d'achat Identification des corrélations significatives et interprétation de leur sens Segmentation des clients en fonction de leurs comportements d'achat Recommandations: Formulation de recommandations concrètes basées sur les analyses Proposition d'actions pour améliorer les performances de vente et la satisfaction client

Ressources

Base de données des ventes en ligne de Lapage Logiciels d'analyse de données (Tableau, Power BI, etc.) ?

Conclusion

Cette analyse des données permettra à Lapage de mieux comprendre ses clients et d'optimiser sa stratégie de vente en ligne. Les résultats fourniront des informations précieuses pour cibler les clients plus efficacement, développer de nouvelles offres et améliorer la rentabilité de l'entreprise.

Prochaines étapes

• Présenter les résultats à l'équipe marketing et discuter des implications
• Obtenir des commentaires et valider les recommandations
• Mettre en œuvre les recommandations et suivre leur impact
• Continuer à analyser les données et à affiner la stratégie marketing au fil du temps

Note: Ce compte rendu fournit un aperçu général de la méthodologie et des livrables. Le détail de l'analyse et les résultats spécifiques dépendront des données disponibles et des questions précises de l'équipe marketing.

Gérer la problèmatique des timestamp :

• Première timestamp enregistrer le 1er mars 2021
• Je dois vérifier quelle heure est le temps standard en france
• D'après mes recherche, c'est l'heure d'hiver qui est la bonne (Dernier dimanche d'octobre -> dernier dimanche de mars)
• Comme le premier enregistrement du site à lieu le 1er mars 2021, c'est bien un horaire standard
• Je dois d'abord séparé en 2 dataframe les enregistrements d'hiver et d'été
• Je dois trouver le moment du passage de UTC+1 vers UTC+2 le 28 mars 2021