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40 OPTIMISATION DU CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLV) GRÂCE À LA MICRO-SEGMENTATION ET AUX CAMPAGNES CIBLÉES INTELLIGENTES PFE

Data Science / Machine LearningMarketing AnalyticsMachine Learning / Deep Learning

Publié il y a 6 mois

Stage
⏱️4-6 mois
💼Présentiel
💰Rémunéré
📅Expiré il y a 6 mois
Reste lisible (ATS friendly).

Description du poste

Objectif du projet

  • Optimiser la stratégie de Customer Value Management (CVM) en analysant les données clients et en construisant un modèle prédictif du CLV.
  • Segmenter les clients par valeur long terme pour définir des actions différenciées (fidélisation, upsell/cross-sell, optimisation des coûts marketing).

Tâches et livrables attendus

  • Développer et tester un modèle de calcul et de prévision du CLV ; établir une typologie clients selon leur valeur long terme.
  • Concevoir un plan d’actions marketing différencié par segment, mesurer les résultats et comparer ciblage traditionnel vs ciblage optimisé CLV.
  • Livrables : prototype de modèle CLV, rapport de segmentation, plan d’actions, analyse comparative des performances.

Méthodologie technique et KPIs

  • Utilisation d’analyses statistiques et modèles (RFM, régressions, méthodes ML) ; manipulation et visualisation des données pour interpréter ARPU, churn, CLV.
  • Outils et langages attendus : Python, R, SAS, SQL ; expérience en data visualisation et en traitement de grandes bases.

Profil et formation souhaités

  • Formation : Ingénieur en Data Science, Télécommunications ou Informatique, mastère spécialisé en Marketing Quantitatif, CRM, Data Mining ou Big Data.
  • Compétences : maîtrise des statistiques et de la modélisation, esprit analytique et sens stratégique appliqué au marketing relationnel.

Lieu, durée et modalités

  • Lieu : Direction Centrale des Affaires Commerciales & Marketing - Tunis.
  • Durée : 4-6 mois.

Candidature

  • Pour postuler envoyer votre dossier à : Stages@tunisietelecom.tn.
  • Indiquez en objet la référence du projet (voir sujet) et joignez CV + lettre de motivation.