Analyse des ventes d'une librairie
Contexte & Objectif
Consultante Data Analyst au service marketing d’une grande librairie. Celle-ci était originellement une librairie physique avec plusieurs points de vente. Mais devant le succès de certains de ses produits et l’engouement de ses clients, elle a décidé depuis 2 ans d’ouvrir un site de vente en ligne.
L’objectif de mon intervention est d’aider l’entreprise à faire le point après deux ans d’exercice, et analyser ses points forts, ses points faibles, les comportements clients, etc.
Méthodes & Outils utilisés
Python (seaborn, matplotlib, scipy)
Etape 1 : Préparation des données
- Importation des fichiers csv
- Nettoyage des données
- Traitements des valeurs manquantes
- Jointures des tables
- Enrichissement des données
Etape 2 : Analyse des différents indicateurs de vente
- plusieurs indicateurs et graphiques autour du chiffre d’affaire
- zoom sur les références (top produits, flop produits, analyse par catégories de produits)
- courbe de Lorenz (CA par client, CA selon produit)
- information des ventes selon profil client (classe d’âge des clients, genre H/F)
Etape 3 : Analyse ciblée sur les clients (avec tests statistiques)
- lien entre le genre des clients et les catégories des livres achetés
- lien entre âge des clients et le montant total des achats
- lien entre âge des clients et fréquence d’achat
- lien entre âge des clients et taille du panier moyen
- lien entre l’âge des clients et les catégories des livres achetés
Résultats & Livrables
Il y a eu une présentation orale pour expliquer les résultats de l’analyse et répondre aux éventuelles questions de la direction.
Les notebook ont également été restitués.
Quelques visualisations extraites de l’analyse :
