Objectif : Comprendre le comportement des désabonnés pour améliorer la rétention
Compétences :
- Power BI : Nettoyage et préparation (Power Query) - Modélisation des données (Schéma étoile) - Visualisations
Résultats : Identifiaction du profil type des désabonnés et mettre en place des actions correctives pour limiter la hausse du churn
Objectif : Analyser les produits sous-performants en volume et chiffre d'affaires
Compétences :
- SQL : Analyse exploratoire - Analyse ciblée
Résultats : Identification et analyse des spécificités des produits sous-performants afin d'optimiser la stratégie commerciale
Description : Analyse d'un jeu de données de plus de 65 000 commandes pour identifier les leviers d'optimisation de la chaîne opérationnelle
Objectif : Analyser les causes des commandes retardés afin d’optimiser la chaîne opérationnelle
Compétences :
- Python : Nettoyage et préparation des données - Analyse exploratoire - Visualisations (Matplotlib, Seaborn)
Résultats : Identification d'une forte relation entre la fréquence des commandes et les retards
Objectif : Analyser les caractéristiques des adhérents selon leur niveau d'activité (nombre de vols réalisés)
Compétences :
- Python : Nettoyage et préparation des données - Analyse exploratoire - Tests statistiques
Résultats : Identification des facteurs différenciant afin d'orienter efficacement les actions de développement et de fidélisation