Problématiques client
MACSF souhaitait maximiser l’efficacité de ses campagnes de contact sur les versements des sociétaires détenteurs d’épargne.
Le défi : identifier quels parcours de contact (combinaison de canaux, séquences et moments) génèrent réellement des versements et pour quels sociétaires, afin de prioriser les actions marketing et reproduire ce succès sur les futures campagnes.
Objectifs
Mesurer l’efficacité des parcours de contact
Analyser l’impact des différents canaux et séquences de contact sur les versements.
Identifier des profils types
Segmenter les sociétaires selon leur réaction aux parcours et prioriser les actions marketing.
Optimiser les campagnes futures
Proposer un cadre réutilisable et des indicateurs précis pour guider les prochaines campagnes.
Évaluer la causalité avec l’uplift modeling
Distinguer les actions qui provoquent réellement des versements des corrélations anecdotiques.
Les contraintes du projet
Notre approche pour MACSF
01
Cadrage et définition des axes
Identification des parcours de contact, hypothèses, variables et indicateurs clés à analyser.
02
Préparation et calcul des indicateurs
Extraction, nettoyage et analyse multi-axes pour construire une base solide pour la modélisation.
03
Uplift modeling et profils types
Entraînement d’un modèle binaire par parcours pour calculer probabilités de versement et uplift individuel, déterminant le parcours optimal par sociétaire.
04
Validation et restitution métier
Identification des profils types, comparaison avec les constats métier et création d’un cadre réutilisable pour guider les prochaines campagnes.
Nos résultats
Impact global
MACSF dispose désormais d’une vision fine et causale de l’efficacité de ses campagnes de contact. L’uplift modeling permet de prioriser les actions sur les sociétaires les plus réactifs, d’optimiser les ressources marketing et de reproduire ce succès sur toutes les campagnes futures, garantissant une amélioration continue et mesurable des performances.
