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Présentation du projet :
Présentation du projet :
Ce projet consiste à exploiter et croiser plusieurs sources de données marketing et commerciales (leads, campagnes et CRM) afin de mesurer la performance des canaux, comprendre le comportement des leads et identifier les profils clients les plus réactifs. L’analyse repose sur un périmètre de données défini et sur une sélection rigoureuse des variables pertinentes.
Contexte commercial :
Contexte commercial :
SmartMarket investit des budgets significatifs dans ses campagnes digitales. Cependant, sans analyse consolidée, il est difficile de savoir :
quels canaux génèrent le plus de leads et de conversions,
quels types de clients progressent le mieux dans le tunnel de conversion (MQL, SQL, Client),
comment optimiser la répartition budgétaire entre les différents leviers marketing.
L’enjeu est donc à la fois stratégique (allocation des budgets) et opérationnel (ciblage et pilotage des campagnes).
Objectifs de l’analyse :
Objectifs de l’analyse :
Les objectifs principaux sont :
Comparer la performance des différents canaux marketing (coût, clics, conversions).
Identifier les canaux les plus rentables en termes de génération de clients.
Analyser les profils de leads les plus réactifs (taille d’entreprise, secteur, région).
Fournir des recommandations pour optimiser les investissements marketing futurs.
Approche méthodologique :
Approche méthodologique :
L’approche adoptée se déroule en plusieurs étapes :
Définition du périmètre d’analyse (période, canaux, type de leads).
Nettoyage et filtrage des données issues des différentes sources.
Sélection des variables pertinentes en lien avec les objectifs.
Croisement des données marketing (campagnes) et CRM (profils clients).
Analyse descriptive et comparative des performances.
Outils utilisés : Python(google colab, pandas,Matplotlib,Seaborn),Streamlit,KPI,Github,Git,www.ngrok.com,Streamlit Community Cloud • Streamlit.
Filtrage des données et paramètres retenus :
Filtrage des données et paramètres retenus :
Période temporelle : septembre 2025 (ensemble des observations disponibles).
Canaux concernés : Emailing, Facebook Ads, Instagram Ads, LinkedIn Ads.
Type de leads : tous les leads disposant d’un identifiant unique et présents dans le CRM.
Exclusions :
lignes hors période.
doublons éventuels sur lead_id.
leads ou campagnes sans information exploitable pour l’analyse.
Variables retenues et justification:
Variables retenues et justification:
Données leads (leads_smartmarket.csv) :
Données leads (leads_smartmarket.csv) :
Variables conservées :
lead_id : identifiant unique permettant de relier les données leads, campagnes et CRM.
date : analyse temporelle et suivi de l’activité.
channel : identification du canal d’acquisition du lead.
device : compréhension du comportement des utilisateurs selon le support (mobile, desktop, tablette).
Variables exclues :
Aucune variable supplémentaire n’est présente dans ce jeu de données.
toutes sont pertinentes pour l’analyse des canaux et du comportement des leads.
Données campagnes (campaign_smartmarket.json) :
Données campagnes (campaign_smartmarket.json) :
Variables conservées :
campaign_id : identification unique de chaque campagne.
channel : comparaison directe des performances par canal.
cost : mesure de l’investissement marketing.
impressions : visibilité des campagnes.
clicks : engagement des utilisateurs.
conversions : performance finale et efficacité commerciale.
Justification : ces variables permettent de calculer des indicateurs clés de performance (CTR, coût par clic, taux de conversion, ROI).
Données CRM (crm_smartmarket.xlsx)
Données CRM (crm_smartmarket.xlsx)
Variables conservées :
lead_id : clé de jointure avec les données leads.
company_size : segmentation des leads selon la taille d’entreprise.
sector : identification des secteurs les plus performants.
region : analyse géographique de la performance.
status : position du lead dans le cycle de conversion (MQL, SQL, Client).
Variables exclues :
Toute variable non liée au profil client ou à la performance commerciale (non présente ici).
Conclusion :
Conclusion :
La sélection des variables et le filtrage des données ont été réalisés en cohérence avec les objectifs stratégiques de SmartMarket. Les données retenues permettent une analyse fiable de la performance des canaux marketing et des profils clients, tout en éliminant les éléments non pertinents. Cette base analytique constitue un socle solide pour formuler des recommandations opérationnelles et optimiser les investissements marketing futurs.
Supporting Visuals & Insights Task :
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Impressions x Clics x Statut CRM :
Question métier :
Comment la visibilité et l'engagement influencent le statut des leads ?
Instagram Ads atteint 2600 clics pour 70000 impressions, soit un CTR = 3,7%, le plus élevé. Emailing réalise 1500 clics pour 50000 impressions (CTR =3,0%), une base efficace et régulière. Facebook Ads génère 2200 clics sur 90000 impressions (CTR = 2,4%): fort volume mais efficacité moindre. LinkedIn est le moins performant avec 900 clics pour 40000 impressions (CTR = 2,3%). Privilégier Instagram Ads, maintenir Emailing, optimiser ciblage/créa sur Facebook, et cantonner LinkedIn à des objectifs haut de funnel.
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Heatmap : Statut vs Canal vs Device vs Taille d'entreprise
Question métier :
Quels segments et canaux génèrent le plus de Clients ?
La heatmap montre une forte concentration de clients dans deux segments précis. Les entreprises de 100 -500 salariés ne convertissent qu'avec Instagram Ads (1 client), suggérant une affinité claire entre ce canal et les organisations de taille intermédiaire. À l'inverse, les entreprises de 50 -100 salariés ne deviennent clientes qu'à travers LinkedIn (1 client), confirmant son efficacité auprès de structures plus importantes. Aucun autre canal, Emailing, Facebook Ads ou Instagram Ads pour les petites tailles,n'apporte de clients, révélant une segmentation très marquée du comportement d'acquisition.
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Bubble chart : Coût, conversions, impressions, clics, canal et statut
Question métier :
Quelle campagne maximise les conversions et l'engagement tout en optimisant le coût ?
La campagne Instagram Ads affiche la meilleure performance avec 210 conversions pour un coût de 1800 €, montrant un excellent ratio coût/performance. Emailing est stable avec 120 conversions pour 1200 €. Facebook Ads, malgré un coût élevé (3000 €), n'atteint que 180 conversions, indiquant une efficacité moindre. LinkedIn, avec 75 conversions pour 2500 €, se révèle la moins performante en termes de rendement.
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Canal x Device x Statut CRM :
Question métier :
Quels canaux et devices génèrent les leads les plus qualifiés ?
Le graphique montre que seuls Instagram Ads et LinkedIn génèrent des clients, chacun avec 1 client. Ces deux conversions proviennent exclusivement du device Mobile, ce qui indique que 100 % des clients convertissent sur mobile. Aucun client n'est issu d'Emailing, Facebook Ads, Desktop ou Tablet, soulignant une forte dépendance au mobile dans le parcours de conversion. Instagram Ads attire 1 client mobile, tout comme LinkedIn, suggérant que ces canaux sont plus adaptés aux audiences actives sur smartphone. Cette tendance invite à renforcer les campagnes mobile-first sur ces plateformes pour maximiser les résultats.
Interprétation des KPI :
Interprétation des KPI :
CTR(Click‑Through Rate) :
CTR(Click‑Through Rate) :
Mesure la capacité d’un canal à générer des clics.
Par exemple dans le dataset fournit : Instagram Ads a un CTR = 3,7 % (2600 clics / 70000 impressions).
Mesure la capacité d’un canal à générer des clics.
Par exemple dans le dataset fournit : Instagram Ads a un CTR = 3,7 % (2600 clics / 70000 impressions).
CVR(Conversion Rate) :
CVR(Conversion Rate) :
Indique l’efficacité post‑clic.
Par exemple : LinkedIn convertit peu (75 conversions / 900 clics = 8 %).
CPC(Coût par clic) :
CPC(Coût par clic) :
Indicateur de l’efficacité média.
Par exemple : Emailing = 0,80 €/clic dans ton fichier.
CPA (Coût par acquisition (client)) :
CPA (Coût par acquisition (client)) :
Le KPI business le plus important pour juger la rentabilité.
Le KPI business le plus important pour juger la rentabilité.
Par exemple : Instagram Ads = 8,5 €/conversion (1800€/210 conversions).
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Le graphique met en évidence des écarts significatifs de coût d’acquisition (CPA) et de coût par clic (CPC) selon les canaux. Facebook Ads affiche le CPA le plus faible, autour de 19 €, avec un CPC = 1,4 €, indiquant une acquisition relativement rentable. À l’inverse, LinkedIn présente le CPA le plus élevé, proche de 23 €, pour un CPC = 2,0 €, ce qui traduit un coût d’accès et de conversion plus important. Emailing montre un CPC élevé (2,2 €) et un CPA = 22 €, suggérant une efficacité limitée malgré un canal historiquement peu coûteux. Instagram Ads se situe également à un CPA = 22 €, avec un CPC intermédiaire (1,6 €).
Interprétation métier : Facebook Ads apparaît comme le canal le plus efficient en coût, tandis que LinkedIn et Emailing nécessitent une optimisation du ciblage ou des messages pour réduire le CPA.
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
L’entonnoir marketing montre des écarts nets de performance entre les canaux. Instagram Ads génère le plus fort volume avec 3,76 M d’impressions, = 9 250 clics et le niveau de conversions le plus élevé, ce qui indique un excellent pouvoir d’attraction et d’engagement. LinkedIn et Emailing affichent des volumes d’impressions similaires (= 3,0 M chacun), mais l’Emailing obtient 7 823 clics contre 7 284 pour LinkedIn, suggérant une meilleure réactivité. Facebook Ads est le moins performant en volume avec 2,59 M d’impressions et 7 104 clics, traduisant un impact plus limité. Globalement, Instagram apparaît comme le canal le plus efficace, tandis que Facebook nécessite une optimisation du ciblage ou des messages.
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Le graphique met en évidence des différences marquées de performance selon le device. Le Mobile affiche le CPA le plus élevé, autour de 23 €, avec un CPC proche de 2,0 €, ce qui indique un coût d’acquisition important malgré son rôle central dans les conversions. Le Desktop présente un CPA plus faible (21 €) et un CPC = 1,6 €, suggérant une acquisition plus rentable. Le Tablet se situe dans une position intermédiaire avec un CPA = 22 € et un CPC = 1,7 €. Les CTR et CVR restent globalement faibles et proches entre devices, sans avantage net pour le mobile.
Bien que le mobile concentre l’attention, il n’est pas le plus efficient en coût. Une réallocation partielle du budget vers le Desktop, combinée à une optimisation des parcours mobiles (UX, landing pages), pourrait réduire le CPA global et améliorer la rentabilité des campagnes.
Analyses et Interprétations :
Analyses et Interprétations :
Les performances de conversion varient fortement selon le canal et le device. Instagram Ads est le canal le plus performant globalement, avec 3 234 conversions sur Desktop, 2 471 sur Mobile et un pic à 3 549 sur Tablet, soit la meilleure valeur du graphique. Facebook Ads montre une forte affinité avec les supports mobiles et tablettes (2 521 sur Mobile, 3 124 sur Tablet) mais reste faible sur Desktop (1 459), indiquant un usage plutôt orienté mobilité. Emailing performe surtout sur Desktop (3 199) et Tablet (2 564), mais moins sur Mobile (2 060), suggérant une consultation plus efficace sur écrans larges. Enfin, LinkedIn affiche un bon équilibre avec une dominance Mobile (2 902) devant Desktop (2 376) et Tablet (2 006), cohérent avec un usage professionnel en mobilité. Globalement, Tablet et Mobile génèrent les meilleurs volumes de conversion, soulignant l’importance d’une stratégie multi-device optimisée.
Afin d’approfondir la compréhension du projet, nous vous invitons à consulter les liens ci-dessous :
Lien notebook : Jupyter Notebook Viewer
Lien Streamlit : Dashboard Marketing SmartMarket · Streamlit
Enseignements :
La compréhension du besoin métier est primordiale :
La compréhension du besoin métier est primordiale :
Ce projet montre que toute démarche data commence par l’analyse des objectifs business. Avant toute modélisation ou visualisation, il est indispensable de comprendre les attentes des décideurs afin de produire des analyses réellement utiles à la prise de décision.
La qualité des données conditionne la pertinence des résultats :
La qualité des données conditionne la pertinence des résultats :
L’exploitation de données issues de sources multiples met en évidence l’importance du nettoyage, du filtrage et de la cohérence des données. Des données mal préparées peuvent conduire à des interprétations erronées, même avec des outils performants.
Le choix des indicateurs est stratégique :
Le choix des indicateurs est stratégique :
Le projet souligne qu’il est préférable de sélectionner des KPI pertinents et actionnables plutôt que de multiplier les métriques. Chaque indicateur doit répondre à une question précise et être relié à un levier de décision.
La visualisation est un outil d’aide à la décision :
Les visualisations permettent de transformer des données complexes en informations compréhensibles. Le choix du type de graphique, la lisibilité et le storytelling sont essentiels pour communiquer efficacement auprès de profils non techniques.
L’approche data doit être orientée solution :
L’approche data doit être orientée solution :
Au-delà de l’analyse, le projet met en lumière l’importance de proposer des outils concrets (dashboards interactifs, filtres, KPI dynamiques) afin de rendre la data exploitable par les équipes métiers.
Une démarche d’amélioration continue est nécessaire :
Une démarche d’amélioration continue est nécessaire :
Enfin, ce projet montre qu’une solution data n’est jamais figée. Elle doit évoluer avec les besoins métiers, les nouvelles données et les retours utilisateurs afin de conserver sa valeur stratégique.
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