Cette étude vise à relever le défi d'optimiser la fidélisation des clients et l'efficacité marketing dans le secteur bancaire, en tenant particulièrement compte de l'évolution rapide des comportements des clients, stimulée par la numérisation et la demande croissante de services personnalisés. En se concentrant sur une institution financière tunisienne, la recherche évalue l'utilisation combinée de la modélisation prédictive de l'attrition, de la segmentation de la clientèle par le biais du clustering K-means, et des systèmes de recommandation basés sur des règles d'association pour améliorer la prise de décision stratégique et la croissance des revenus. Des données transactionnelles et comportementales du monde réel provenant des clients de la banque ont été analysées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour développer des modèles prédictifs pour l'attrition, identifier des segments de clients distincts et dévoiler des schémas d'affinité pour le marketing ciblé. Les résultats démontrent que l'intégration de ces techniques analytiques améliore significativement la performance marketing en permettant un ciblage plus précis, en personnalisant les campagnes, et en réduisant les taux d'attrition des clients. Les résultats révèlent que les outils d'intelligence prédictive contribuent à une meilleure compréhension et influence du comportement des clients, conduisant finalement à la rentabilité dans un environnement bancaire compétitif. L'étude conclut que l'application stratégique de l'analyse avancée des données est cruciale pour les banques cherchant à maintenir la fidélité de leurs clients et à optimiser les investissements marketing. Ces perspectives soulignent l'importance pratique pour les institutions financières d'adopter des cadres analytiques intégrés, car de telles approches soutiennent un ciblage, une personnalisation et une fidélisation des clients plus efficaces, garantissant ainsi une compétitivité et une rentabilité soutenues à l'ère numérique.
Nihel Ziadi Ben Fadhel (Mercredi) a étudié cette question.