Analyse des données Retail — Q4

Revue complète des KPI Q4 : segmentation clients, panier moyen, taux de conversion, taux de churn. Pistes IA pour multiplier vos revenus et prioriser les actions.

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Période: Octobre — Décembre (Q4)
Étendue: 120 magasins FR, e‑commerce et click&collect

Méthodologie

Pipeline ETL sécurisé, anonymisation RGPD, enrichissement par 3rd-party (météo, promos) et modèles IA pour détection d'anomalies et scoring client. Échantillon: 1,2M transactions.

Livrables: tableaux de bord interactifs, recommandations opérationnelles, forecast IA.

Visualisations clés

Panier moyen par canal

Le panier moyen e‑commerce a augmenté de 7% vs Q3, poussé par ventes flash et cross-sell IA.

Conversion & performance promos

Les promotions ciblées IA ont généré +18% de conversion chez les segments VIP identifiés.

KPIs Q4 — Résumé

Indicateur	Q4	Variation vs Q3
Chiffre d'affaires	€8.9M	+12%
Panier moyen	€54	+7%
Taux de conversion	3.8%	+0.6pt
Churn clients	4.2%	-0.8pt
Rétention 30j	62%	+4pt

Analyses détaillées

Score Récence/Fréquence/Montant : 4 segments identifiés. Actions recommandées : campagnes de réactivation IA, bundles personnalisés pour segments à forte valeur.

Analyse d'élasticité sur 45 SKUs : certaines promotions cannibalisent la marge. Recommandation: optimisation IA des remises ciblées sur 12 SKUs prioritaires.

Modèle de forecast avec covariables météo et promos : RMSE réduit de 22% vs baseline. Suggestion : intégration au réapprovisionnement automatique.

Recommandations opérationnelles

Activer scoring IA pour push promotions personnalisées (gain estimé: +6% CA).
Automatiser réapprovisionnement sur 30 références à forte rotation.
Tester bundles ciblés A/B sur segments VIP.

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Cas client — Exemple

Contexte : Enseigne nationale, baisse saisonnière prévue. Intervention : scoring IA + promos ciblées.

Résultat : +14% CA sur campagne pilote, CAC réduit de 9%.

Ressources & téléchargement

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