Formation en Analyse de Données Marketing

Leçon 1 • Le flux de travail analytique

Décrit le processus complet, de la question métier à la recommandation actionnable. Établit une méthodologie reproductible appliquée dans chaque chapitre suivant.

Leçon 2 • Ce que signifie l'analytique marketing

Définit l'analytique marketing, la distingue de la business intelligence générale et cartographie son rôle dans la fonction marketing. Définit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 3 • Sources de données en marketing

Catalogue les sources de données first-party, second-party et third-party et explique leurs forces et limites. Prépare les étudiants à évaluer la qualité des données avant l'analyse.

Leçon 1 • Bases de la gouvernance des données et de la confidentialité

Présente la gestion du consentement, la minimisation des données et les politiques de conservation pertinentes pour les données marketing. Garantit que les étudiants traitent les données clients de manière responsable tout au long du cours.

Leçon 2 • Intégration et stockage des données

Explique comment consolider les données de plusieurs plateformes en une structure unifiée pour l'analyse. Présente les entrepôts de données et les approches par fichier plat appropriées pour les marketeurs.

Leçon 3 • Ingénierie des caractéristiques pour le marketing

Transforme les champs bruts en variables analytiquement utiles telles que les scores de récence, les niveaux d'engagement et les ratios dérivés. Permet directement le travail de segmentation et de modélisation à venir.

Leçon 4 • Configuration du suivi et de la collecte de données

Couvre le suivi par pixel, les paramètres UTM et la capture de données basée sur les événements sur les canaux digitaux. Relie une configuration correcte à la fiabilité des données en aval.

Leçon 1 • Visualisation des données marketing

Sélectionne et construit les types de graphiques appropriés pour les données marketing temporelles, catégorielles et relationnelles. Les choix de visualisation faits ici reviennent dans le chapitre sur les tableaux de bord.

Leçon 2 • Analyse de cohorte et d'entonnoir

Suit des groupes de clients dans le temps et mesure l'abandon à chaque étape de l'entonnoir. Révèle des dynamiques de rétention et de conversion invisibles dans les métriques agrégées.

Leçon 3 • Statistiques descriptives dans un contexte marketing

Applique les concepts de moyenne, médiane, variance et distribution aux métriques marketing telles que la valeur de commande et la durée de session. Ancre la pensée statistique dans des scénarios marketing familiers.

Leçon 1 • Analyse RFM

Construit des modèles de scoring de Récence, Fréquence et Montant Monétaire pour classer et grouper les clients par comportement d'achat. Les résultats RFM alimentent directement les stratégies de ciblage et de rétention.

Leçon 2 • Techniques de clustering pour les audiences

Présente le clustering k-means et hiérarchique pour découvrir des groupements naturels dans les données clients. Les étudiants interprètent les résultats du clustering et les traduisent en personas marketing.

Leçon 3 • Stratégie et critères de segmentation

Définit les dimensions de segmentation — démographique, comportementale, psychographique et basée sur la valeur — ainsi que les critères pour choisir parmi elles. Cadre la segmentation comme une décision stratégique, pas seulement technique.

Leçon 4 • Validation et dimensionnement des segments

Teste si les segments sont statistiquement distincts, stables dans le temps et suffisamment grands pour justifier des dépenses ciblées. Empêche la sur-segmentation qui dilue les ressources marketing.

Leçon 1 • Attribution basée sur les données

Explique l'attribution algorithmique qui utilise les données des chemins de conversion pour attribuer un crédit fractionnaire. Compare les résultats basés sur les données avec les modèles basés sur des règles de la section précédente.

Leçon 2 • Allocation budgétaire à partir des insights d'attribution

Traduit les résultats de l'attribution et du MMM en recommandations de budget canal en utilisant une logique d'optimisation. Relie les résultats analytiques aux décisions de planification financière.

Leçon 3 • Bases de la modélisation du mix marketing

Présente la modélisation du mix marketing (MMM) basée sur la régression pour mesurer les effets des canaux hors ligne et en ligne. Fournit un complément macro aux méthodes d'attribution digitale.

Leçon 4 • Fondamentaux des modèles d'attribution

Compare les modèles d'attribution first-touch, last-touch, linéaire, time-decay et basé sur la position. Les étudiants comprennent les hypothèses et les biais intégrés dans chaque approche.

Leçon 1 • Concepts de modélisation prédictive

Présente l'apprentissage supervisé, l'entraînement des modèles, la validation et le sur-apprentissage dans un contexte marketing. Établit les bases conceptuelles pour toutes les sections de modélisation qui suivent.

Leçon 2 • Prédiction de la valeur vie client

Modélise les revenus futurs attendus par client à l'aide d'approches probabilistes et basées sur la régression. Les prédictions de CLV permettent une segmentation basée sur la valeur et une optimisation des enchères d'acquisition.

Leçon 3 • Prévision de la demande et des revenus

Applique des méthodes de séries temporelles incluant les moyennes mobiles, le lissage exponentiel et la décomposition des tendances pour prévoir la demande générée par le marketing. Soutient la planification budgétaire et l'alignement des stocks.

Leçon 4 • Modèles de prédiction du churn

Construit des modèles de régression logistique et d'arbres de décision pour identifier les clients à risque de churn. Les résultats alimentent directement le ciblage des campagnes de rétention couvert dans le chapitre sur la segmentation.

Leçon 1 • Principes de conception d'expérience

Couvre la formulation d'hypothèses, la conception des groupes de contrôle et de traitement, et les méthodes de randomisation. Une conception appropriée empêche les erreurs de confusion qui invalident les résultats des tests.

Leçon 2 • Analyse et interprétation des résultats

Applique les tests t, les tests du chi-deux et les intervalles de confiance pour déterminer la significativité statistique. Traduit les valeurs p et les tailles d'effet en recommandations métier claires.

Leçon 3 • Méthodes d'expérimentation avancées

Présente les tests multivariés, les tests séquentiels et les approches bayésiennes pour des scénarios marketing complexes. Étend le cadre A/B de base à des programmes d'optimisation à plus haute vélocité.

Leçon 4 • Exécution et suivi des tests en direct

Gère l'exécution des tests, surveille les problèmes de qualité des données et évite les erreurs d'arrêt prématuré. La discipline opérationnelle pendant un test en direct est aussi importante que sa conception.

Leçon 1 • Présentation des insights aux parties prenantes

Prépare les étudiants à présenter les résultats analytiques en réunion, à répondre aux questions et à défendre les recommandations sous examen. Boucle la boucle entre l'analyse et l'action organisationnelle.

Leçon 2 • Construction de tableaux de bord dans les outils BI

Parcourt la connexion des sources de données, la création de champs calculés et la publication de tableaux de bord interactifs dans les plateformes BI modernes. La construction pratique renforce les principes de conception de la section précédente.

Leçon 3 • Stratégie de tableau de bord et conception pour l'audience

Définit l'objectif, l'audience et la cadence de mise à jour du tableau de bord avant toute construction de visualisation. L'alignement stratégique empêche l'échec courant des tableaux de bord que personne n'utilise.

Leçon 4 • Techniques de data storytelling

Structure les résultats analytiques en un arc narratif avec contexte, conflit et recommandation. Le storytelling transforme une analyse correcte en une communication persuasive qui pousse à l'action.