Formation data marketing

Leçon 1 • Ce qu'est le marketing basé sur les données en réalité

Définit le marketing basé sur les données et le distingue du marketing traditionnel. Établit la base conceptuelle pour tous les chapitres suivants.

Leçon 2 • Types de données marketing

Catégorise les données comportementales, démographiques, transactionnelles et contextuelles. Les apprenants apprennent quels types de données répondent à quelles questions marketing.

Leçon 3 • Qualité et fiabilité des données

Introduit l'exactitude, l'exhaustivité, l'actualité et la cohérence comme dimensions de la qualité. Une mauvaise qualité des données est directement liée à des résultats marketing erronés.

Leçon 4 • Fondements éthiques et réglementaires

Couvre les principes de confidentialité des consommateurs, les cadres de consentement et les bases de la gouvernance des données. Les apprenants comprennent les obligations de conformité avant de manipuler des données réelles.

Leçon 1 • Méthodes et sources de collecte de données

Passe en revue les techniques de collecte en ligne et hors ligne, y compris les pixels de suivi, les formulaires et les imports CRM. Les apprenants sélectionnent la méthode appropriée pour chaque besoin de données.

Leçon 2 • Gouvernance et documentation des données

Établit des conventions de nommage, des dictionnaires de données et des politiques de propriété. Une gouvernance appropriée garantit que les données restent fiables à mesure que les équipes et les sources évoluent.

Leçon 3 • Plateformes de données clients et CRM

Compare les CDP et les CRM en tant que référentiels centraux pour les profils clients unifiés. Les apprenants comprennent quand utiliser chaque système et comment ils s'intègrent.

Leçon 4 • Gestion des tags et suivi d'événements

Explique comment les gestionnaires de tags déploient le code de suivi et comment les événements capturent les actions des utilisateurs. Les apprenants configurent des schémas d'événements de base pour la mesure marketing.

Leçon 1 • Activation de l'audience sur tous les canaux

Explique comment les segments sont poussés vers les plateformes publicitaires, les outils d'e-mail et les moteurs de personnalisation. Les apprenants associent les segments au bon canal d'activation.

Leçon 2 • Audiences comportementales et prédictives

Va au-delà du comportement historique pour inclure les signaux d'intention et la modélisation de la propension. Les apprenants comprennent comment les scores prédictifs améliorent la précision du ciblage.

Leçon 3 • Principes et critères de segmentation

Couvre les quatre bases de segmentation classiques et les critères d'un segment viable. Les apprenants évaluent si un segment proposé est mesurable, accessible et substantiel.

Leçon 4 • Scoring RFM et segmentation basée sur la valeur

Enseigne la notation de la récence, de la fréquence et de la valeur monétaire pour classer la valeur client. Les apprenants construisent des modèles RFM et traduisent les scores en stratégies marketing par niveaux.

Leçon 1 • Construction d'un cadre de mesure

Lie les objectifs commerciaux aux KPI marketing via une hiérarchie d'objectifs structurée. Les apprenants rédigent un plan de mesure avant le lancement de toute campagne digitale.

Leçon 2 • Signification statistique en marketing

Introduit les p-values, les intervalles de confiance et les exigences de taille d'échantillon pour les tests marketing. Les apprenants évitent les fausses conclusions à partir de résultats sous-alimentés ou mal interprétés.

Leçon 3 • Analytics web et de campagnes digitales

Couvre l'analyse du trafic, les métriques de l'entonnoir marketing et le reporting des performances des campagnes. Les apprenants interprètent les rapports analytics standard et identifient les opportunités d'optimisation.

Leçon 4 • Conception de tableau de bord et reporting

Enseigne les principes de mise en page efficace des tableaux de bord, la sélection de graphiques et le reporting narratif. Les apprenants construisent un tableau de bord des performances marketing aligné sur un plan de mesure.

Leçon 1 • Exécution et suivi des tests

Aborde la durée du test, les problèmes de picorage et les contrôles de qualité à mi-parcours. Les apprenants gèrent des tests en direct sans introduire de biais ni arrêter trop tôt.

Leçon 2 • Stratégie et culture de l'expérimentation

Cadre le test comme un processus commercial systématique plutôt qu'une tactique ponctuelle. Les apprenants construisent une feuille de route de test priorisée alignée sur les objectifs commerciaux.

Leçon 3 • Fondamentaux de la conception de test A/B

Couvre la configuration du contrôle et de la variante, la randomisation et l'isolement des variables. Les apprenants conçoivent des tests qui produisent des résultats propres et interprétables.

Leçon 4 • Analyse et interprétation des résultats

Applique la signification statistique et la signification pratique aux résultats des tests. Les apprenants distinguent un vrai gagnant du bruit et documentent correctement les résultats.

Leçon 1 • Cartographie du parcours client avec les données

Combine les cartes de parcours qualitatives avec l'analyse quantitative des chemins pour révéler le comportement réel. Les apprenants identifient les moments à fort impact où la personnalisation ajoute de la valeur.

Leçon 2 • Personnalisation des e-mails et du cycle de vie

Applique la segmentation et les déclencheurs comportementaux aux séquences d'e-mails et aux programmes de cycle de vie. Les apprenants construisent un flux d'e-mails déclenché en utilisant des conditions de données réelles.

Leçon 3 • Cadres et règles de personnalisation

Introduit les approches de personnalisation basées sur des règles et algorithmiques ainsi que leurs compromis. Les apprenants conçoivent un arbre logique de personnalisation pour un cas d'usage défini.

Leçon 4 • Orchestration de la personnalisation omnicanale

Coordonne les signaux de personnalisation à travers les canaux e-mail, payants, web et hors ligne. Les apprenants conçoivent une expérience cohérente multicanal en utilisant un profil client unifié.

Leçon 1 • Stratégies d'enchères et automatisation

Compare les stratégies d'enchères manuelles, basées sur des règles et algorithmiques ainsi que leurs besoins en données. Les apprenants sélectionnent et configurent une approche d'enchères pour un objectif de campagne donné.

Leçon 2 • Données créatives et test d'annonces

Utilise les données de performance pour évaluer les éléments créatifs et mener des tests d'annonces structurés. Les apprenants construisent un cadre de test créatif lié à l'audience et au placement.

Leçon 3 • Ciblage d'audience dans les canaux payants

Applique les segments first-party, les audiences similaires et les listes de retargeting aux campagnes payantes. Les apprenants associent la stratégie d'audience à l'étape de l'entonnoir marketing et à la capacité du canal.

Leçon 4 • Fondamentaux des données des médias payants

Cartographie les signaux de données disponibles dans les canaux de recherche, sociaux, display et programmatique. Les apprenants comprennent comment chaque plateforme utilise les données pour servir et tarifer les annonces.

Leçon 1 • Analytics prédictifs pour le marketing

Applique des modèles de régression, de classification et de clustering aux problèmes de prédiction marketing. Les apprenants formulent une question commerciale comme une tâche de modélisation prédictive.

Leçon 2 • Construire une culture marketing basée sur les données

Aborde le changement organisationnel, la structure d'équipe et la conception d'incitations pour l'adoption des données. Les apprenants élaborent un plan de gestion du changement pour intégrer les pratiques de données dans les équipes marketing.

Leçon 3 • Fondamentaux de la modélisation du mix marketing

Introduit le MMM comme une méthode descendante pour mesurer la contribution des canaux et les rendements décroissants. Les apprenants interprètent les résultats du MMM pour guider les décisions d'allocation budgétaire.

Leçon 4 • Prévision des revenus et planification de scénarios

Construit des prévisions de revenus ascendantes et descendantes en utilisant les données marketing historiques. Les apprenants créent des modèles de scénarios qui quantifient l'impact des changements budgétaires.