Formation en analytique marketing

Leçon 1 • Ce que signifie l'analyse marketing

Définit l'analyse marketing et la distingue de l'analyse commerciale générale. Établit la portée et le vocabulaire utilisés tout au long du cours.

Leçon 2 • Indicateurs clés et KPIs marketing de base

Présente les indicateurs de rendement marketing les plus critiques et leurs formules. Relie la sélection d'indicateurs à des objectifs commerciaux spécifiques.

Leçon 3 • Le flux de travail analytique

Décrit le processus de bout en bout, de la question commerciale à l'information exploitable. Fournit un cadre reproductible appliqué dans chaque chapitre suivant.

Leçon 1 • Principes fondamentaux du suivi et du balisage

Explique comment les technologies de suivi numérique capturent le comportement des utilisateurs sur différents canaux. Permet directement une collecte de données précise pour toutes les analyses en aval.

Leçon 2 • Intégration des données sur tous les canaux

Couvre les méthodes de combinaison des données provenant de multiples plateformes marketing en une vue unifiée. Résout le problème de fragmentation qui fausse l'analyse multicanal.

Leçon 3 • Confidentialité et consentement dans la collecte de données

Aborde les principes de confidentialité des consommateurs et les cadres de consentement qui régissent l'utilisation des données marketing. Garantit que les pratiques analytiques restent éthiques et conformes.

Leçon 1 • Analyse exploratoire des données pour les spécialistes du marketing

Applique des résumés statistiques et des visualisations pour découvrir des tendances dans les ensembles de données marketing. Instaure l'habitude d'interroger les données avant de tirer des conclusions.

Leçon 2 • Analyse de segmentation et de cohorte

Regroupe les clients par attributs ou comportements partagés pour révéler les différences de rendement. L'analyse de cohorte suit l'évolution des groupes dans le temps.

Leçon 3 • Construction de tableaux de bord marketing

Couvre les principes de conception de tableaux de bord et la sélection d'outils pour le suivi continu du rendement. Relie les choix de visualisation aux décisions que les tableaux de bord doivent soutenir.

Leçon 1 • Prédiction de l'attrition et analyse de la fidélisation

Construit des modèles qui identifient les clients à risque de départ avant qu'ils ne se désengagent. Permet des campagnes de fidélisation proactives fondées sur les données.

Leçon 2 • Techniques de regroupement comportemental

Utilise l'apprentissage automatique non supervisé pour regrouper les clients par similarité comportementale sans étiquettes prédéfinies. Révèle des segments d'audience naturels pour le ciblage.

Leçon 3 • Cartographie du parcours client avec les données

Utilise les données d'événements comportementaux pour reconstruire les chemins que les clients empruntent de la notoriété à l'achat. Identifie les points de friction et les possibilités d'optimisation.

Leçon 1 • Attribution multi-touch en pratique

Applique les modèles d'attribution à des données de campagne réelles et réconcilie les signaux contradictoires des canaux. Produit des recommandations exploitables de réallocation budgétaire.

Leçon 2 • Principes fondamentaux des modèles d'attribution

Compare les modèles d'attribution basés sur des règles et explique les hypothèses derrière chacun. Établit pourquoi le choix du modèle modifie considérablement les décisions budgétaires.

Leçon 3 • Tests d'incrément et de lift

Mesure le lift causal réel d'une campagne en comparant les groupes exposés et non exposés. Distingue la corrélation de la causalité dans la mesure de campagne.

Leçon 1 • Interprétation et mise en œuvre des résultats

Traduit les résultats statistiques en décisions commerciales et documente les apprentissages pour les tests futurs. Boucle la boucle entre l'expérimentation et la stratégie.

Leçon 2 • Réalisation de tests A/B et multivariés

Parcourt les étapes opérationnelles de lancement et de suivi d'expériences en direct. Couvre à la fois les tests A/B simples et les conceptions multivariées plus complexes.

Leçon 3 • Fondements statistiques pour les tests

Couvre les concepts statistiques nécessaires pour interpréter correctement les résultats des tests A/B. S'appuie sur l'analyse descriptive du chapitre 3 pour ajouter le raisonnement inférentiel.

Leçon 1 • Modèles de régression pour les prévisions marketing

Utilise la régression linéaire et logistique pour prédire les résultats marketing continus et binaires. Étend les fondements statistiques établis dans le chapitre sur l'expérimentation.

Leçon 2 • Modèles de classification pour la notation de propension

Construit des modèles qui évaluent la probabilité de conversion, d'attrition ou de réponse de chaque client. Les scores de propension alimentent directement les stratégies de ciblage et de personnalisation.

Leçon 3 • Prévision de la demande et planification budgétaire

Applique des méthodes de séries chronologiques et de régression pour prévoir le volume des ventes et la demande marketing. Les résultats alimentent directement les décisions d'allocation budgétaire.

Leçon 1 • Techniques d'optimisation budgétaire

Utilise les résultats du MMM pour trouver l'allocation des dépenses qui maximise les revenus dans les contraintes budgétaires. Répond directement à la question centrale de l'investissement marketing.

Leçon 2 • Communication des informations du MMM à la direction

Traduit les sorties complexes du modèle en récits prêts pour la direction et en recommandations d'investissement. Applique les compétences en marketing narratif du chapitre 3 à un niveau stratégique.

Leçon 3 • Construction et calibrage d'un MMM

Parcourt la spécification du modèle, l'estimation et le calibrage par rapport à des résultats connus. Produit un modèle validé prêt pour l'optimisation.