Formation aux bases de l'analyse marketing

Leçon 1 • Indicateurs clés et KPI

Présente les indicateurs de performance marketing les plus critiques et explique comment sélectionner des KPI alignés sur les objectifs commerciaux.

Leçon 2 • Sources de données en marketing

Examine les sources de données first-party, second-party et third-party utilisées en marketing. Les étudiants apprennent à évaluer la qualité et la pertinence des sources avant l'analyse.

Leçon 3 • L'entonnoir marketing et les données

Cartographie les étapes standard de l'entonnoir avec les signaux de données mesurables. Relie la pensée en entonnoir aux indicateurs que les étudiants suivront tout au long du cours.

Leçon 4 • Rôle et flux de travail de l'analyste

Décrit le flux de travail d'analyse de bout en bout, du cadrage de la question à la livraison de l'insight. Positionne l'analyste comme un partenaire stratégique, et non comme un simple générateur de rapports.

Leçon 1 • Configuration de l'analyse Web

Couvre la configuration d'une plateforme d'analyse Web pour capturer des données de site significatives. Les étudiants apprennent à définir des objectifs, des filtres et des vues qui produisent des ensembles de données propres et utilisables.

Leçon 2 • Fondamentaux du suivi et du balisage

Explique comment les pixels, les balises et les codes de suivi capturent le comportement des utilisateurs sur les canaux numériques. Fournit la base technique pour tout travail de collecte de données ultérieur.

Leçon 3 • Construction d'une pile de données marketing

Examine les outils et les intégrations qui forment une infrastructure de données marketing moderne. Les étudiants évaluent les composants de la pile en fonction de la taille de l'entreprise et de la maturité de l'analyse.

Leçon 4 • Données CRM et enregistrements clients

Aborde la manière dont les systèmes CRM stockent et structurent les données clients à des fins marketing. Relie les enregistrements CRM au ciblage des campagnes et à l'analyse du cycle de vie.

Leçon 1 • Principes de conception de tableaux de bord

Enseigne la mise en page, la hiérarchie et la sélection de graphiques pour des tableaux de bord marketing efficaces. Les étudiants conçoivent des tableaux de bord qui communiquent les insights en un coup d'œil.

Leçon 2 • Analyse comparative et des tendances

Présente les comparaisons d'une période à l'autre, les benchmarks sectoriels et l'identification des tendances. Les étudiants contextualisent les données de performance par rapport à des points de référence significatifs.

Leçon 3 • Analyse exploratoire des données pour les marketeurs

Applique les techniques d'EDA aux ensembles de données marketing pour faire émerger des tendances et des anomalies. Développe l'habitude de comprendre les données avant de tirer des conclusions.

Leçon 4 • Rythme de reporting et besoins des parties prenantes

Aligne la fréquence et le format du reporting sur les différentes audiences de parties prenantes. Les étudiants apprennent à adapter la profondeur et les détails aux consommateurs exécutifs, tactiques et opérationnels.

Leçon 1 • Activation de segment et ciblage

Couvre la manière de pousser les segments définis dans les plateformes publicitaires, les outils email et les workflows CRM. Les étudiants connectent les résultats de la segmentation à l'exécution en direct des campagnes.

Leçon 2 • Analyse RFM

Enseigne le scoring de récence, de fréquence et de valeur monétaire pour classer et prioriser les clients. Les sorties RFM alimentent directement les campagnes de rétention et de réactivation.

Leçon 3 • Segmentation comportementale et par clustering

Présente le clustering k-means et le regroupement comportemental pour découvrir des segments d'audience naturels. Les étudiants interprètent les sorties des clusters et les traduisent en actions marketing.

Leçon 4 • Stratégie et logique de segmentation

Établit la justification stratégique de la segmentation et les critères utilisés pour définir des groupes significatifs. Relie les décisions de segmentation à l'allocation des campagnes et des budgets.

Leçon 1 • Reporting intégré des campagnes

Combine les données cross-canal dans une vue unifiée de la performance des campagnes. Les étudiants construisent des rapports qui montrent l'impact total de la campagne plutôt que des résultats cloisonnés par canal.

Leçon 2 • Performance du contenu et SEO

Mesure la visibilité dans la recherche organique, l'engagement envers le contenu et la performance on-page. Les étudiants connectent les indicateurs de contenu aux résultats du pipeline et du chiffre d'affaires.

Leçon 3 • Analyse du marketing par email

Analyse les taux d'ouverture, les taux de clics, la délivrabilité et les indicateurs de santé des listes. Les étudiants diagnostiquent les problèmes de performance des emails et appliquent des correctifs basés sur les données.

Leçon 4 • Analyse des médias sociaux

Évalue la portée, l'engagement et la croissance de l'audience sur les canaux sociaux. Les étudiants distinguent les indicateurs de vanité des indicateurs liés aux résultats commerciaux.

Leçon 1 • Tests d'incrémentalité et de lift

Couvre les tests sur groupe témoin et les expériences basées sur la zone géographique pour mesurer le lift incrémental réel. Les étudiants conçoivent des tests qui isolent la contribution causale du marketing aux résultats.

Leçon 2 • Optimisation budgétaire à l'aide des données d'attribution

Traduit les sorties de l'attribution et du MMM en recommandations actionnables de réallocation budgétaire. Les étudiants construisent un argumentaire basé sur les données pour déplacer les dépenses entre les canaux.

Leçon 3 • Concepts du marketing mix modeling

Présente le MMM comme une approche statistique pour mesurer l'impact agrégé des dépenses marketing. Les étudiants apprennent quand le MMM est préférable au MTA et quelles sont ses données d'entrée requises.

Leçon 4 • Pratique de l'attribution multi-touch

Applique l'attribution multi-touch à des données de campagne réelles pour révéler la contribution des canaux. Les étudiants interprètent les sorties du MTA et ajustent les recommandations budgétaires en conséquence.

Leçon 1 • Prévision de la demande pour les campagnes

Applique la prévision de séries temporelles pour prédire la demande, le trafic et le chiffre d'affaires futurs. Les étudiants utilisent les prévisions pour fixer des objectifs de campagne et des plans budgétaires réalistes.

Leçon 2 • Évaluation et itération des modèles

Enseigne la précision, le rappel, l'AUC et le RMSE pour évaluer la qualité des modèles. Les étudiants apprennent à diagnostiquer les faiblesses des modèles et à améliorer leurs performances par l'itération.

Leçon 3 • Scoring des leads et modèles de propension

Développe des modèles de propension à convertir qui classent les leads par probabilité d'achat. Les étudiants intègrent les scores dans les workflows CRM et commerciaux pour prioriser la prospection.

Leçon 4 • Fondamentaux de l'analyse prédictive

Présente le flux de travail de la modélisation prédictive et les types de problèmes qu'elle résout en marketing. Les étudiants distinguent les cas d'usage de la régression, de la classification et de la prévision.

Leçon 1 • Construire une culture d'expérimentation

Aborde les changements organisationnels et de processus nécessaires pour soutenir les tests continus. Les étudiants conçoivent des cadres qui font de l'expérimentation une habitude d'équipe.

Leçon 2 • Stratégie marketing basée sur l'analyse

Relie les sorties de l'analyse aux cycles de planification stratégique, aux OKR et à l'allocation des ressources. Les étudiants traduisent les insights de données en recommandations stratégiques pour la direction.

Leçon 3 • Tests multivariés et personnalisation

Étend les tests A/B aux expériences multivariées et de personnalisation sur l'ensemble des canaux. Les étudiants conçoivent des tests qui optimisent plusieurs éléments simultanément.

Leçon 4 • Conception et exécution de tests A/B

Couvre la formation d'hypothèses, le calcul de la taille de l'échantillon et l'exécution des tests pour les expériences marketing. Les étudiants réalisent des tests valides qui produisent des résultats fiables et actionnables.