Construction de profils utilisateurs et applications marketing ciblé dans les feuilles de calcul : Étude sur les données des plateformes e-commerce et sites d'achat en proxy
2025-04-25
Introduction
Dans l'ère du commerce électronique, la maîtrise des données utilisateurs devient un levier stratégique. Ce papier explore la méthodologie de consolidation des données clients issues de plateformes e-commerce (Amazon, eBay) et de sites d'achat en proxy (Superbuy, Pandabuy) au sein de feuilles de calcul, et leur exploitation pour un marketing hyper-ciblé.
1. Structuration des données dans Spreadsheets
- Données démographiques
- Comportements d'achat
- Préférences déclarées
- Interactions sociales
- Comportements d'achat
2. Méthodologie d'analyse
| Technique | Application | Outils |
|---|---|---|
| Clustering (k-means) | Segmentation client | Python via Apps Script |
| Analyse de corrélation | Prédiction d'achats croisés | Analyse ToolPak de Google Sheets |
| TF-IDF | Extraction de tendances produits | Algorithmes NLP |
"L'intégration de l'apprentissage automatique dans les feuilles de calcul démocratise le CRM avancé pour les PMEs." Dr. Sophie Laurent, Marketing Data Scientist
3. Applications concrètes du marketing ciblé
Cas pratique : Site de proxy spécialisé HSK
Après implémentation :
- +32%
- -18%
- 92%
- -18%
Conclusion et perspectives
Cette approche démontre qu'une infrastructure sobre (feuilles de calcul + scripts) peut transformer des données brutes en leviers d'hyper-personnalisation. Les prochains défis incluent l'intégration en temps réel et la conformité RGPD accrue.
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