Introduction

Votre but c’est d’essayer de prouver qu’un programme de fidélité peut fonctionner sans avoir à le mettre en production.

Pour ce faire vous aller avoir besoin d’essayer de simuler le comportement de vos utilisateurs face à votre programme de fidélité. Pour simuler leur comportement vous allez avoir besoin d’identifier et de collecter ou générer les données dont vous avez besoin.

Un programme de fidélité ayant des variables d’ajustement, le programme de validation doit pouvoir les admettre depuis un fichier de configuration, une interface en ligne de commande et/ou une interface graphique (web ou native).

Modélisation

Il s’agit d’identifier le fonctionnement du programme de fidélité ainsi que quelles sont ses variables d’ajustement.

Vous devez aussi identifier les données utilisateurs qui peuvent vous aider à simuler le comportement d’un utilisateur, des données comme :

• le contenu de leurs panier ;
• ce qu’ils n’ont pas fini par acheté mais qu’ils ont regardé ;
• comment le solde de fidélité est utilisé ;
• etc.

Les données sur les clients peuvent être utilisée pour faire de l’apprentissage automatique.

Les variables d’ajustement du programme de fidélité peuvent être modifiées à la manière d’un algorithme génétique.

Collection des données

Comment comptez vous vous y prendre pour récupérer les données dont vous avez besoin ? Est-ce qu’elles doivent provenir de récolte automatique ? Avez-vous besoin de faire des sondages ? Des focus groups ?

Qu’elles sont les considérations légales et de régulation derrières les données que vous voulez collecter ?

Génération des données

Vous devez écrire un programme qui génère des données utilisateurs probantes (c’est à dire proche de ce qui peut exister). Ces données là doivent servir à faire fonctionner votre programme qui évalue la pertinence de votre programme de fidélité.

Évaluation du programme de fidélité

Vous avez vos modèles. Vous avez votre jeu de données. Maintenant il faut en faire quelque chose : il faut tester le tout.

Vous devez écrire un programme qui teste la pertinence d’un ou plusieurs types de programmes de fidélité sur un jeu de donnée utilisateurs.

Vous pouvez vous y prendre de différentes façons :

• vous pouvez entraîner une intelligence à se comporter comme des clients types lorsqu’on leur proposer des points ou des offres de fidélité ;
• vous pouvez simuler de façon plus classique ce que va être le comportement d’un client grâce aux données qui constituent son historique.

Livrables

• code source du programme de génération (dépôt 2024_iw)
• code source du programme d’évaluation (dépôt 2024_iw)
• document PDF avec :
  • le protocole de validation du programme de fidélité,
  • les données à collecter,
  • les méthodes de collection ; et
  • les considérations légales et de régulations (CNIL, RGPD, etc.).