Formation en analyse marketing client

Leçon 1 • Aperçu du paysage des données client

Cartographie les catégories de données client disponibles pour les spécialistes du marketing et leurs sources. Relie les types de données à des décisions marketing spécifiques.

Leçon 2 • Indicateurs clés et KPI

Présente les indicateurs de performance marketing les plus critiques et leur mode de calcul. Ancre les étudiants dans les chiffres qu'ils analyseront tout au long du cours.

Leçon 3 • Ce que signifie l'analyse marketing

Définit l'analyse marketing, son périmètre et en quoi elle diffère de la business intelligence générale. Établit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 1 • Confidentialité, consentement et gouvernance des données

Aborde les exigences éthiques et réglementaires pour la collecte et l'utilisation des données client. Garantit que les étudiants construisent dès le départ des pipelines d'analyse conformes.

Leçon 2 • Qualité et validation des données

Couvre les techniques d'évaluation et d'amélioration de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la cohérence des données client. Une mauvaise qualité des données est la principale cause de résultats d'analyse trompeurs.

Leçon 3 • Identité client et unification des données

Explique comment relier les enregistrements clients à travers les canaux en un profil unique. Permet une analyse cross-canal précise couverte dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Principes de segmentation client

Établit pourquoi la segmentation améliore l'efficacité marketing et ce qui rend un segment actionnable. Fournit les critères d'évaluation utilisés pour juger toutes les sorties de segmentation.

Leçon 2 • Segmentation basée sur des règles et RFM

Enseigne la segmentation manuelle et RFM (récence-fréquence-montant) comme points de départ pratiques. Ces méthodes ne nécessitent pas de modélisation avancée et offrent une valeur commerciale immédiate.

Leçon 3 • Validation et activation des segments

Couvre les méthodes de test de la stabilité des segments et de traduction des segments en ciblage de campagne. Boucle la boucle entre la sortie analytique et l'exécution marketing.

Leçon 4 • Segmentation comportementale et psychographique

Étend la segmentation au-delà des données démographiques vers les attitudes, les motivations et les schémas d'utilisation. Produit des segments plus riches qui conduisent à des stratégies marketing plus personnalisées.

Leçon 1 • Fondamentaux de la modélisation d'attribution

Explique comment le crédit des conversions est attribué sur l'ensemble des points de contact et pourquoi le choix du modèle est important. Jette les bases de l'attribution avancée couverte au chapitre 6.

Leçon 2 • Cartographie du parcours client

Introduit la cartographie du parcours comme un outil d'analyse fondé sur des données comportementales. Relie les cartes de parcours qualitatives aux indicateurs quantitatifs de l'entonnoir.

Leçon 3 • Analyse des chemins et exploration de séquences

Explore les techniques de découverte des chemins clients les plus courants et les plus précieux. Révèle des routes non évidentes vers la conversion que les entonnoirs standard manquent.

Leçon 1 • Méthodes de calcul de la CLV historique

Parcourt les formules de CLV historique agrégée et individuelle en utilisant des données de transaction. S'appuie sur les compétences en gestion des données du chapitre 2.

Leçon 2 • Concepts de CLV et impact commercial

Définit la CLV et explique pourquoi elle est la mesure centrale du marketing centré sur le client. Relie la CLV au coût d'acquisition, aux dépenses de fidélisation et aux décisions de rentabilité.

Leçon 3 • Application de la CLV aux décisions marketing

Traduit les sorties de la CLV en stratégies actionnables d'acquisition, de fidélisation et de reconquête. Démontre comment la CLV modifie l'allocation des ressources entre les segments clients.

Leçon 1 • Tests A/B et multivariés

Enseigne la mécanique de la conduite de tests A/B et multivariés sur les e-mails, les publicités et les pages d'atterrissage. Relie la conception des tests aux KPI établis au chapitre 1.

Leçon 2 • Signification statistique et confiance

Explique les valeurs p, les intervalles de confiance et les tailles d'effet en langage marketing simple. Équipe les étudiants pour éviter les faux positifs et les conclusions prématurées de test.

Leçon 3 • Incrémentalité et test avec groupe de retenue

Introduit les groupes de retenue et les expériences géographiques pour mesurer la véritable augmentation incrémentale. Aborde les limites de la mesure basée sur le dernier clic et la corrélation.

Leçon 4 • Reporting et itération des campagnes

Couvre comment documenter les résultats des tests, partager les conclusions et intégrer les apprentissages dans les futures campagnes. Construit une culture d'amélioration continue fondée sur les données.

Leçon 1 • Optimisation budgétaire avec les données d'attribution

Applique les sorties d'attribution et de MMM pour réallouer les budgets média afin d'obtenir un rendement maximal. Relie les résultats analytiques aux décisions d'investissement stratégiques.

Leçon 2 • Limites de l'attribution basée sur des règles

Revient sur les modèles d'attribution du chapitre 4 et expose leurs biais structurels. Motive le besoin d'alternatives basées sur les données et économétriques.

Leçon 3 • Fondamentaux de la modélisation du mix média

Introduit la modélisation économétrique du mix média comme approche de mesure au niveau du canal. Explique comment le MMM complète les modèles d'attribution au niveau de l'utilisateur.

Leçon 1 • Déploiement et suivi des modèles

Couvre l'opérationnalisation des modèles prédictifs dans les systèmes marketing et leur gestion de performance continue. Garantit que les modèles restent précis à mesure que le comportement client évolue.

Leçon 2 • Modèles de propension et de vente incitative

Couvre les modèles qui prédisent la probabilité d'achat, la propension à la vente incitative et l'affinité produit. Permet un ciblage de précision qui améliore le ROI des campagnes.

Leçon 3 • Cadres de prochaine meilleure action (NBA)

Introduit des cadres de décision qui combinent plusieurs sorties de modèles pour sélectionner l'interaction client optimale. Représente l'apogée stratégique de l'ensemble des compétences analytiques construites dans ce cours.

Leçon 4 • Fondamentaux de la modélisation prédictive

Établit le cadre d'apprentissage supervisé et le cycle de vie du développement de modèles. S'appuie sur les concepts de CLV et de segmentation des chapitres 3 et 5.