ProjetsJanuary 1, 2020

Analyse Cannibalisation Multi-Enseignes: Optimisation Valeur Client Globale

BI & Analytics

Octave Olivetti

Notes de projet (article complet à rédiger)

Source: Groupe multi-enseignes - Analyse de cannibalisation client (GCP, Python, Terraform, Airflow) Contexte:

Analyse de cannibalisation ou complémentarité d'un client "commun" entre plusieurs enseignes d'un même groupe
Mise en place de stratégies pour optimiser la valeur client globale
Enrichissement mutuel de données clients entre enseignes

Technologies:

Cloud: GCP
Data Warehouse: BigQuery
Languages: Python, SQL
Orchestration: Airflow

Analyses clés:

Analyse de la cannibalisation vs. complémentarité entre les enseignes
Customer Lifetime Value (CLV) analysis: single-brand vs multi-brand customers
Cohort analysis: tracking customers before/after starting to shop second brand
Revenue attribution modeling

Résultats:

Multi-brand customers have 2.5x higher CLV than single-brand
Impact mesurable sur le chiffre d'affaires et la rentabilité des enseignes
Cross-brand customers: 15% of customers but 30% of revenue
Online growth is 60% new customers, 40% migrated from stores (not pure cannibalization)

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