Cahier des Charges : Conception d'une Application Démonstrative

Objectif du Projet
Créer une application démonstrative (démo) qui encapsule l'expertise technologique de l'entreprise en matière de data analytics, veille concurrentielle, et marketing digital. Cette application servira de vitrine pour les capacités avancées en intelligence artificielle et data science de l'entreprise, destinée à impressionner et attirer de nouveaux clients.

2. Description du Projet
Le projet consiste à développer une application riche en fonctionnalités axées sur la collecte et l'analyse de données, la veille concurrentielle, la gestion des KPIs, et l'optimisation des stratégies de marketing digital et de personal branding. L'application devra également intégrer des outils avancés pour la génération de leads et la segmentation de marché.

3. Fonctionnalités Clés
3.1 Analyse et Gestion de Données
Data Driven Analytics : Intégration de systèmes d'analyse de données pour traiter et visualiser des volumes importants d'informations.
Analytique Prédictive : Utilisation de modèles prédictifs pour anticiper les tendances du marché et le comportement des consommateurs.
Veille Concurrentielle : Outils pour surveiller les activités des concurrents et les performances du marché en temps réel.
Gestion des KPIs : Dashboard personnalisable pour le suivi des indicateurs de performance clés.
3.2 Marketing et Communication
Analyse du Sentiment : Évaluation des perceptions des utilisateurs pour optimiser les messages marketing.
Boost Réseaux Sociaux : Fonctionnalités pour augmenter la présence et l'engagement sur les plateformes sociales.
Personal Branding : Outils pour renforcer et gérer l'image de marque personnelle de l'utilisateur.
3.3 Génération de Leads et Prospection
Génération de Leads : Mécanismes avancés pour capturer et qualifier des leads de haute qualité.
Création et Ciblage de Nouveaux Segments : Identification et ciblage de niches de marché potentiellement lucratives.
Prospection Haut de Gamme : Stratégies pour atteindre des clients haut de gamme et améliorer les conversions.
Emailing : Système d'emailing intégré pour la diffusion de campagnes marketing ciblées.
4. Exigences Techniques
4.1 Technologies à Utiliser
Backend : Python avec frameworks comme Django ou Flask pour la logique applicative.
Frontend : Vue.js ou React pour une interface utilisateur réactive et dynamique.
Bases de Données : PostgreSQL ou MongoDB pour la gestion des données.
Analyse de Données : Utilisation de Python pour le data science, avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy, et Scikit-learn.
4.2 Intégration et Sécurité
APIs : Utilisation d'APIs pour l'intégration de données externes et services tiers.
Sécurité : Mise en œuvre de meilleures pratiques de sécurité, y compris le chiffrement des données et l'authentification sécurisée.
5. Livrables
Prototype Fonctionnel : Une version initiale de l'application à tester pour récolter les feedbacks.
Documentation Complète : Guide d'utilisation, documentation technique et rapports de tests.
Application Finale : Version finalisée de l'application prête pour la démonstration publique.