Formation analyste marketing

Leçon 1 • Pensée analytique pour les spécialistes du marketing

Entraîne la décomposition structurée des problèmes et la pensée fondée sur des hypothèses. Ancre toutes les analyses futures dans un cadre de raisonnement reproductible.

Leçon 2 • Aperçu de l'écosystème des données marketing

Cartographie le paysage des sources de données sur lesquelles les spécialistes du marketing s'appuient, du CRM aux plateformes publicitaires. Relie les origines des données aux décisions analytiques prises tout au long du cours.

Leçon 3 • Définition des mesures marketing essentielles

Présente les KPI essentiels tels que le CAC, la LTV, le ROAS et le taux de conversion. Fournit un vocabulaire commun utilisé dans tous les chapitres suivants.

Leçon 1 • Construire et gérer un pipeline de données

Présente les concepts ETL et l'architecture de pipeline de base pour les flux de données marketing. Prépare les étudiants à travailler avec les ingénieurs de données et à maintenir la fraîcheur des données.

Leçon 2 • Nettoyage et préparation des données

Enseigne la déduplication, la gestion des valeurs aberrantes et le traitement des valeurs manquantes pour les ensembles de données marketing. Assure l'intégrité des données avant tout calcul de mesure ou modélisation.

Leçon 3 • Principes de confidentialité et de conformité des données

Passe en revue les cadres de consentement, la minimisation des données et les droits des utilisateurs pertinents pour les données marketing. Garantit que les analystes opèrent dans les limites éthiques et réglementaires.

Leçon 4 • Principes fondamentaux du suivi et du balisage

Explique comment les pixels, les balises et le suivi d'événements captent le comportement des utilisateurs sur tous les canaux. Permet directement une collecte de données précise pour toutes les analyses en aval.

Leçon 1 • Créer des tableaux de bord marketing

Guide la conception de tableaux de bord en direct qui suivent les KPI sur tous les canaux. Relie les définitions de mesures du chapitre 1 à des affichages visuels exploitables.

Leçon 2 • Principes de visualisation des données

Enseigne la sélection de graphiques, la théorie des couleurs et la mise en page pour les publics marketing. Garantit que les visuels communiquent des connaissances plutôt que de les obscurcir.

Leçon 3 • Techniques d'analyse exploratoire des données

Applique les statistiques sommaires et l'analyse de distribution aux ensembles de données marketing. Développe l'habitude de comprendre la forme des données avant de tirer des conclusions.

Leçon 1 • Analytique de la recherche payante et de l'affichage

Couvre le niveau de qualité, la part d'impressions, le CPC et le ROAS pour les campagnes médias payants. Permet une allocation budgétaire basée sur les données et des recommandations de stratégie d'enchères.

Leçon 2 • Analyse approfondie de l'analytique Web

Examine les sessions, le taux de rebond, l'abandon dans l'entonnoir et les mesures de comportement sur le site. Fournit la base analytique pour les décisions d'optimisation de site Web.

Leçon 3 • Analytique du courriel et du CRM

Analyse le taux d'ouverture, le taux de clics par rapport aux ouvertures, la délivrabilité et la santé de la liste pour les programmes de courriel. Relie le rendement du courriel aux revenus et aux étapes du cycle de vie client.

Leçon 4 • Analytique des médias sociaux

Mesure la portée, le taux d'engagement, la part de voix et l'efficacité des médias sociaux payants. Relie les mesures sociales aux résultats de marque et de conversion.

Leçon 1 • Principes essentiels des tests d'hypothèses

Enseigne les tests t, les tests du khi carré et les tests z pour comparer des groupes marketing. Permet de tirer des conclusions statistiquement valables à partir de comparaisons de campagnes et de segments.

Leçon 2 • Segmentation à l'aide de méthodes de regroupement

Utilise le regroupement par k-moyennes et le regroupement hiérarchique pour identifier des segments de clientèle distincts. Traduit les regroupements statistiques en personas marketing exploitables.

Leçon 3 • Analyse de régression en marketing

Applique la régression linéaire simple et multiple pour prévoir les mesures et identifier les facteurs déterminants. Relie la modélisation statistique à des recommandations marketing exploitables.

Leçon 4 • Tests A/B et multivariés

Conçoit et analyse des expériences contrôlées pour les annonces, les pages de destination et les courriels. Applique les compétences en tests d'hypothèses à des scénarios réels d'optimisation marketing.

Leçon 1 • Stratégie de mesure unifiée

Combine l'attribution, l'incrémentalité et le MMM dans un cadre de mesure cohérent. Prépare les étudiants à conseiller sur l'architecture de mesure pour des organisations complexes.

Leçon 2 • Principes de base de la modélisation du mix marketing

Présente le MMM basé sur la régression pour quantifier la contribution des canaux au niveau agrégé. Complète l'attribution numérique par une perspective hors ligne et à long terme.

Leçon 3 • Principes fondamentaux des modèles d'attribution

Compare les modèles de dernier clic, de premier clic, linéaire, de décroissance temporelle et basé sur la position. Établit les compromis que chaque modèle introduit pour les décisions budgétaires.

Leçon 4 • Tests d'incrémentalité et d'impact

Enseigne les tests de groupe témoin et les expériences de lift géographique pour mesurer l'impact incrémental réel. Sépare les conversions organiques de celles générées par le marketing.

Leçon 1 • Analyse RFM et notation client

Applique la notation de récence, de fréquence et de valeur monétaire pour prioriser les segments de clientèle. Fournit un cadre pratique et de faible complexité pour le marketing axé sur le CRM.

Leçon 2 • Prédiction et prévention de l'attrition

Identifie les clients à risque à l'aide de signaux comportementaux et de modèles de notation prédictive. Relie la réduction de l'attrition à l'amélioration de la LTV et au retour sur investissement de la fidélisation.

Leçon 3 • Techniques d'analyse de cohorte

Regroupe les clients par période d'acquisition pour suivre la fidélisation et les revenus au fil du temps. Révèle les signaux d'adéquation produit-marché et les différences de qualité des campagnes.

Leçon 4 • Modélisation de la valeur vie client

Construit des modèles de LTV historiques et prédictifs à l'aide de données de fréquence d'achat et de marge. Permet des décisions basées sur le retour sur investissement concernant les dépenses d'acquisition et l'investissement dans la fidélisation.

Leçon 1 • Élaborer le dossier d'affaires pour l'analytique

Structure les arguments de retour sur investissement pour les investissements en analytique, les outils et l'expansion des équipes. Équipe les analystes pour promouvoir une culture axée sur les données au sein des organisations.

Leçon 2 • Analyse concurrentielle et du marché

Synthétise les données de part de voix, d'étalonnage et de dimensionnement du marché pour un contexte stratégique. Positionne le rendement de la marque par rapport à la dynamique du marché.

Leçon 3 • Prévision du rendement marketing

Applique les méthodes de séries chronologiques et la prévision par régression pour projeter les KPI futurs. Permet une planification proactive et une identification précoce des risques de rendement.

Leçon 4 • Projet synthèse : Projet d'analytique de bout en bout

Intègre toutes les compétences précédentes dans un mandat d'analytique complet, de la donnée à la recommandation. Simule les livrables d'un analyste en contexte réel pour le portfolio et la préparation aux entrevues.