SaaS · marketing d'affiliation

Système de réactivation d'affiliés : analyse en lecture seule et séquence de reconquête personnelle pour les partenaires inactifs

Un système qui lit une plateforme de suivi d'affiliation en lecture seule stricte, sélectionne les affiliés inactifs les plus susceptibles de revenir et leur envoie une séquence personnelle de reconquête en quatre étapes, dans leur langue.

Client
Client confidentiel
Secteur
SaaS · marketing d'affiliation
Année
2026

Le défi

Le programme d'affiliation du client comptait de nombreux partenaires qui n'apportaient plus ni trafic ni ventes. Personne ne pouvait dire lesquels méritaient un message personnel, ni si un message avait fait revenir qui que ce soit. Les données se trouvaient dans la plateforme de suivi d'affiliation du client, et l'intégration ne devait en aucun cas pouvoir y modifier quoi que ce soit.

La solution

Nous avons construit un système qui synchronise la plateforme de suivi en lecture seule, d'abord par un import complet puis de façon incrémentale, calcule des indicateurs d'activité assortis de signalements sur la qualité des données, segmente les affiliés et attribue à chacun un score de réactivation. Une présélection simulée (dry run) indique la raison de chaque choix. La séquence compte quatre étapes dans la langue de l'affilié et revérifie la plateforme de suivi avant chaque étape : un affilié qui redevient actif en sort automatiquement. Toute réponse humaine arrête la séquence, est classée par l'IA et devient une tâche pour un responsable affiliation.

Comment tout s'enchaîne

  1. 01 Synchronisation en lecture seule
  2. 02 Indicateurs d'activité et qualité des données
  3. 03 Segmenter et scorer
  4. 04 Présélection simulée
  5. 05 Séquence en quatre étapes avec revérifications
  6. 06 Réponses transformées en tâches
  7. 07 Suivi des réactivations

Ce que nous avons livré

  • Intégration en lecture seule avec la plateforme de suivi d'affiliation du client, via une passerelle PHP vers son client API officiel
  • Indicateurs d'activité, segmentation, priorités et score de réactivation
  • Présélection simulée, avec la raison de chaque choix
  • Séquence en quatre étapes avec un jeu de modèles en cinq langues
  • Traitement des réponses via IMAP, avec classification par l'IA en tâches pour les responsables
  • Détection et attribution des réactivations dans un tableau de bord
  • Environ 90 tests automatisés exécutés sur SQLite et PostgreSQL, plus un mode démo local qui s'appuie sur une API simulée

Fonctionnalités

  • Lecture seule par construction : seule une liste blanche d'opérations de lecture peut être appelée, contrôlée à deux niveaux, et un test prouve qu'un import complet n'effectue que des lectures
  • Transport à débit limité : une requête par seconde, temporisation en cas de limitation et reconnexion automatique
  • Normalisation des fuseaux horaires en UTC et upserts idempotents avec curseurs de synchronisation
  • Les dates de clic manquantes ne sont jamais inventées ; chaque profil porte une note de qualité des données
  • Règles métier exposées sous forme de paramètres : fenêtres d'activité, seuils de segments et de priorités
  • Tâche hebdomadaire qui inscrit les affiliés nouvellement devenus inactifs
  • Nouvelle vérification dans la plateforme de suivi avant chaque étape de la séquence
  • Langue du modèle choisie d'après le profil du partenaire
  • Tableau de bord avec gestion des rôles

Intégrations

  • API de la plateforme de suivi d'affiliation, en lecture seule, via son client PHP officiel
  • Envoi SMTP et traitement des réponses via IMAP
  • API Google Gemini pour la classification des réponses

Technologies

  • Python 3.12
  • FastAPI
  • SQLAlchemy 2 + Alembic
  • PostgreSQL 16
  • Jinja2
  • PHP (API bridge)
  • httpx
  • APScheduler
  • Docker Compose
  • Nginx + Let's Encrypt
  • pytest

Résultat

Développé et testé. L'envoi reste en mode simulation (dry run) tant que le client n'a pas approuvé un pilote. La garantie de lecture seule est couverte par un test automatisé : l'intégration ne peut pas écrire dans la plateforme de suivi, même par erreur.

Le système partage son socle de prospection et sa liste d’exclusion globale avec la plateforme de repérage et de prospection de startups, et fonctionne comme une instance distincte, avec sa propre base de données et son propre tableau de bord.

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