Formation analyste marketing

Leçon 1 • Pensée Analytique pour les Marketeurs

Forme à la décomposition structurée des problèmes et à la pensée hypothético-déductive. Elle 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 marketeurs 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 Métriques 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 • Construction et Gestion d'un Pipeline de Données

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

Leçon 2 • Nettoyage et Préparation des Données

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

Leçon 3 • Principes de Confidentialité et de Conformité des Données

Examine 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 • Fondamentaux du Suivi et du Marquage

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

Leçon 1 • Construction de 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 métriques du Chapitre 1 à des affichages visuels exploitables.

Leçon 2 • Principes de Visualisation des Données

Enseigne la sélection des graphiques, la théorie des couleurs et la disposition pour les publics marketing. Garantit que les visuels communiquent les insights plutôt que de les obscurcir.

Leçon 3 • Techniques d'Analyse Exploratoire des Données

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

Leçon 1 • Analyse du Search Payant et de l'Affichage

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

Leçon 2 • Analyse Approfondie du Web

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

Leçon 3 • Analyse des Emails et du CRM

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

Leçon 4 • Analyse des Réseaux Sociaux

Mesure la portée, le taux d'engagement, la part de voix et l'efficacité du social payant. Relie les métriques sociales aux résultats de marque et de conversion.

Leçon 1 • Notions Essentielles des Tests d'Hypothèses

Enseigne les tests t, les tests du chi-deux 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 avec des Méthodes de Clustering

Utilise le clustering k-means et 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 métriques et identifier les moteurs. 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 emails. Applique les compétences de test d'hypothèses à des scénarios réels d'optimisation marketing.

Leçon 1 • Stratégie de Mesure Unifiée

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

Leçon 2 • Bases du Marketing Mix Modeling

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

Leçon 3 • Fondamentaux des Modèles d'Attribution

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

Leçon 4 • Tests d'Incrémentalité et de Lift

Enseigne les tests de groupe de retenue 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 Scoring Client

Applique un scoring basé sur la récence, la fréquence et le montant pour prioriser les segments de clientèle. Fournit un cadre pratique et peu complexe pour le marketing piloté par le CRM.

Leçon 2 • Prédiction et Prévention du Churn

Identifie les clients à risque à l'aide de signaux comportementaux et de modèles de scoring prédictifs. Relie la réduction du churn à l'amélioration de la LTV et au ROI de la rétention.

Leçon 3 • Techniques d'Analyse de Cohorte

Regroupe les clients par période d'acquisition pour suivre la rétention et les revenus dans le 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 LTV historiques et prédictifs en utilisant les données de fréquence d'achat et de marge. Permet des décisions basées sur le ROI pour les dépenses d'acquisition et les investissements de rétention.

Leçon 1 • Élaboration du Business Case d'Analyse

Structure les arguments de ROI pour les investissements en analyse, les outils et l'expansion d'équipe. Équipe les analystes pour plaider en faveur d'une culture axée sur les données au sein des organisations.

Leçon 2 • Analyse Concurrentielle et de Marché

Synthétise la part de voix, l'analyse comparative et les données de dimensionnement du marché pour le contexte stratégique. Positionne la performance de la marque par rapport à la dynamique du marché.

Leçon 3 • Prévision des Performances Marketing

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

Leçon 4 • Projet de Fin de Parcours : Projet Analytique de Bout en Bout

Intègre toutes les compétences antérieures dans un engagement analytique complet, des données à la recommandation. Simule les livrables d'un analyste du monde réel pour la préparation du portfolio et des entretiens.