Formation en analyse marketing

Leçon 1 • Ce que Signifie l'Analytique Marketing

Définit l'analytique marketing et la distingue de l'analytique générale des affaires. Établit le champ et le vocabulaire utilisés tout au long du cours.

Leçon 2 • Mesures Marketing et KPIs Essentiels

Présente les indicateurs de performance marketing les plus critiques ainsi que leurs formules. Relie la sélection des mesures à des objectifs métier spécifiques.

Leçon 3 • Le Flux de Travail Analytique

Décrit le processus complet, de la question métier à l'insight exploitable. Fournit un cadre reproductible appliqué dans chaque chapitre suivant.

Leçon 1 • Fondamentaux du Suivi et du Marquage

Explique comment les technologies de suivi numérique capturent le comportement des utilisateurs à travers les canaux. Permet directement une collecte de données précise pour toutes les analyses en aval.

Leçon 2 • Intégration des Données à Travers les Canaux

Couvre les méthodes de combinaison des données provenant de multiples plateformes marketing en une vue unifiée. Résout le problème de fragmentation qui fausse l'analyse cross-canal.

Leçon 3 • Vie Privée et Consentement dans la Collecte de Données

Aborde les principes de confidentialité des consommateurs et les cadres de consentement qui régissent l'utilisation des données marketing. Garantit que les pratiques analytiques restent éthiques et conformes.

Leçon 1 • Analyse Exploratoire des Données pour les Spécialistes du Marketing

Applique des résumés statistiques et des visualisations pour découvrir des schémas dans les ensembles de données marketing. Instaure l'habitude d'interroger les données avant de tirer des conclusions.

Leçon 2 • Segmentation et Analyse de Cohortes

Regroupe les clients par attributs ou comportements partagés pour révéler les différences de performance. L'analyse de cohortes suit l'évolution des groupes dans le temps.

Leçon 3 • Construction de Tableaux de Bord Marketing

Couvre les principes de conception de tableaux de bord et la sélection d'outils pour le suivi continu de la performance. Relie les choix de visualisation aux décisions que les tableaux de bord doivent soutenir.

Leçon 1 • Prédiction du Churn et Analytique de la Rétention

Construit des modèles qui identifient les clients risquant de partir avant qu'ils ne se désengagent. Permet des campagnes de rétention proactives fondées sur les données.

Leçon 2 • Techniques de Regroupement Comportemental

Utilise l'apprentissage non supervisé pour regrouper les clients par similarité comportementale sans étiquettes prédéfinies. Révèle des segments d'audience cible naturels pour le ciblage.

Leçon 3 • Cartographie du Parcours Client avec les Données

Utilise les données d'événements comportementaux pour reconstruire les chemins que les clients empruntent de la notoriété à l'achat. Identifie les points de friction et les opportunités d'optimisation.

Leçon 1 • Attribution Multi-Touch en Pratique

Applique des modèles d'attribution à des données de campagne réelles et réconcilie les signaux contradictoires des canaux. Produit des recommandations exploitables de réallocation budgétaire.

Leçon 2 • Fondamentaux des Modèles d'Attribution

Compare les modèles d'attribution basés sur des règles et explique les hypothèses derrière chacun. Établit pourquoi le choix du modèle modifie matériellement les décisions budgétaires.

Leçon 3 • Tests d'Incrémentialité et de Lift

Mesure le lift causal réel d'une campagne en comparant des groupes exposés et non exposés. Distingue la corrélation de la causalité dans la mesure des campagnes.

Leçon 1 • Interprétation et Mise en Œuvre des Résultats

Traduit les sorties statistiques en décisions métier et documente les enseignements pour les tests futurs. Boucle la boucle entre l'expérimentation et la stratégie.

Leçon 2 • Exécution de Tests A/B et Multivariés

Parcourt les étapes opérationnelles de lancement et de suivi d'expériences en direct. Couvre à la fois les conceptions A/B simples et les conceptions multivariées plus complexes.

Leçon 3 • Fondements Statistiques pour les Tests

Couvre les concepts statistiques nécessaires pour interpréter correctement les résultats des tests A/B. S'appuie sur l'analytique descriptive du Chapitre 3 pour ajouter le raisonnement inférentiel.

Leçon 1 • Modèles de Régression pour la Prévision Marketing

Utilise la régression linéaire et logistique pour prédire des résultats marketing continus et binaires. Étend les fondements statistiques établis dans le chapitre sur l'expérimentation.

Leçon 2 • Modèles de Classification pour le Scoring de Propension

Construit des modèles qui évaluent la probabilité de chaque client de convertir, de se désengager ou de répondre. Les scores de propension alimentent directement les stratégies de ciblage et de personnalisation.

Leçon 3 • Prévision de la Demande et Planification Budgétaire

Applique des méthodes de séries temporelles et de régression pour prévoir le volume des ventes et la demande marketing. Les sorties alimentent directement les décisions d'allocation budgétaire.

Leçon 1 • Techniques d'Optimisation Budgétaire

Utilise les sorties MMM pour trouver l'allocation des dépenses qui maximise le chiffre d'affaires dans les contraintes budgétaires. Répond directement à la question centrale de l'investissement marketing.

Leçon 2 • Communication des Insights MMM à la Direction

Traduit les sorties complexes du modèle en récits compréhensibles par les dirigeants et en recommandations d'investissement. Applique les compétences en storytelling du Chapitre 3 à un niveau stratégique.

Leçon 3 • Construction et Calibrage d'un MMM

Parcourt la spécification du modèle, l'estimation et le calibrage par rapport aux résultats connus. Produit un modèle validé prêt pour l'optimisation.