Formation data marketing

Leçon 1 • Ce qu'est réellement le marketing de données

Définit le marketing de données et le distingue du marketing traditionnel. Établit la base conceptuelle pour tous les chapitres suivants.

Leçon 2 • Types de données marketing

Catégorise les données comportementales, démographiques, transactionnelles et contextuelles. Les étudiants apprennent quels types de données répondent à quelles questions marketing.

Leçon 3 • Qualité et fiabilité des données

Présente l'exactitude, l'exhaustivité, l'actualité et la cohérence comme dimensions de la qualité. Une mauvaise qualité des données est directement liée à des résultats marketing erronés.

Leçon 4 • Fondements éthiques et réglementaires

Couvre les principes de confidentialité des consommateurs, les cadres de consentement et les bases de la gouvernance des données. Les étudiants comprennent les obligations de conformité avant de manipuler des données réelles.

Leçon 1 • Méthodes et sources de collecte de données

Passe en revue les techniques de collecte en ligne et hors ligne, y compris les pixels de suivi, les formulaires et les importations CRM. Les étudiants sélectionnent la méthode appropriée pour chaque besoin en données.

Leçon 2 • Gouvernance et documentation des données

Établit des conventions de nommage, des dictionnaires de données et des politiques de propriété. Une gouvernance adéquate garantit la fiabilité des données à mesure que les équipes et les sources se développent.

Leçon 3 • Plateformes de données clients et CRM

Compare les CDP et les CRM en tant que référentiels centraux pour des profils clients unifiés. Les étudiants comprennent quand utiliser chaque système et comment ils s'intègrent.

Leçon 4 • Gestion des balises et suivi d'événements

Explique comment les gestionnaires de balises déploient les codes de suivi et comment les événements capturent les actions des utilisateurs. Les étudiants configurent des schémas d'événements de base pour la mesure marketing.

Leçon 1 • Activation de l'audience sur tous les canaux

Explique comment les segments sont poussés vers les plateformes publicitaires, les outils email et les moteurs de personnalisation. Les étudiants associent les segments au bon canal d'activation.

Leçon 2 • Audiences comportementales et prédictives

Va au-delà de l'historique comportemental pour intégrer les signaux d'intention et la modélisation de la propension. Les étudiants comprennent comment les scores prédictifs améliorent la précision du ciblage.

Leçon 3 • Principes et critères de segmentation

Couvre les quatre bases de segmentation classiques et les critères pour un segment viable. Les étudiants évaluent si un segment proposé est mesurable, accessible et substantiel.

Leçon 4 • Segmentation RFM et basée sur la valeur

Enseigne le scoring de récence, fréquence et montant monétaire pour classer la valeur client. Les étudiants construisent des modèles RFM et traduisent les scores en stratégies marketing par paliers.

Leçon 1 • Construction d'un cadre de mesure

Relie les objectifs commerciaux aux KPI marketing via une hiérarchie d'objectifs structurée. Les étudiants rédigent un plan de mesure avant le lancement de toute campagne.

Leçon 2 • Signification statistique en marketing

Présente les p-values, les intervalles de confiance et les exigences de taille d'échantillon pour les tests marketing. Les étudiants évitent les conclusions erronées issues de résultats sous-puissants ou mal interprétés.

Leçon 3 • Analyse web et de campagne

Couvre l'analyse du trafic, les métriques d'entonnoir et les rapports de performance des campagnes. Les étudiants interprètent les rapports d'analyse standard et identifient les opportunités d'optimisation.

Leçon 4 • Conception de dashboards et reporting

Enseigne les principes de disposition efficace des dashboards, de sélection des graphiques et de reporting narratif. Les étudiants construisent un dashboard de performance marketing aligné sur un plan de mesure.

Leçon 1 • Exécution et suivi des tests

Aborde la durée du test, le problème du picorage et les contrôles de qualité en cours de test. Les étudiants gèrent des tests en direct sans introduire de biais ni arrêter trop tôt.

Leçon 2 • Stratégie et culture de l'expérimentation

Cadre l'expérimentation comme un processus métier systématique plutôt qu'une tactique ponctuelle. Les étudiants construisent une feuille de route de tests priorisée alignée sur les objectifs commerciaux.

Leçon 3 • Fondamentaux de la conception de tests A/B

Couvre la configuration du contrôle et de la variante, la randomisation et l'isolation des variables. Les étudiants conçoivent des tests qui produisent des résultats propres et interprétables.

Leçon 4 • Analyse et interprétation des résultats

Applique la signification statistique et la signification pratique aux résultats des tests. Les étudiants distinguent un vrai gagnant du bruit et documentent correctement les résultats.

Leçon 1 • Cartographie du parcours client avec les données

Combine les cartes de parcours qualitatives avec l'analyse quantitative des chemins pour révéler le comportement réel. Les étudiants identifient les moments à fort impact où la personnalisation ajoute de la valeur.

Leçon 2 • Personnalisation des emails et du cycle de vie

Applique la segmentation et les déclencheurs comportementaux aux séquences d'emails et aux programmes de cycle de vie. Les étudiants construisent un flux d'emails déclenché en utilisant des conditions de données réelles.

Leçon 3 • Cadres et règles de personnalisation

Présente les approches de personnalisation basées sur des règles et algorithmiques ainsi que leurs compromis. Les étudiants conçoivent un arbre logique de personnalisation pour un cas d'usage défini.

Leçon 4 • Orchestration de la personnalisation omnicanale

Coordonne les signaux de personnalisation sur les canaux email, payants, web et hors ligne. Les étudiants conçoivent une expérience cross-canal cohérente en utilisant un profil client unifié.

Leçon 1 • Stratégies d'enchères et automatisation

Compare les stratégies d'enchères manuelles, basées sur des règles et algorithmiques ainsi que leurs besoins en données. Les étudiants sélectionnent et configurent une approche d'enchères pour un objectif de campagne donné.

Leçon 2 • Données créatives et test des annonces

Utilise les données de performance pour évaluer les éléments créatifs et mener des tests d'annonces structurés. Les étudiants construisent un cadre de test créatif lié à l'audience et à l'emplacement.

Leçon 3 • Ciblage d'audience dans les canaux payants

Applique les segments first-party, les audiences similaires et les listes de retargeting aux campagnes payantes. Les étudiants associent la stratégie d'audience à l'étape de l'entonnoir et à la capacité du canal.

Leçon 4 • Fondamentaux des données des médias payants

Cartographie les signaux de données disponibles dans les canaux search, social, display et programmatique. Les étudiants comprennent comment chaque plateforme utilise les données pour diffuser et tarifer les annonces.

Leçon 1 • Analyse prédictive pour le marketing

Applique des modèles de régression, de classification et de clustering aux problèmes de prédiction marketing. Les étudiants formulent une question métier comme une tâche de modélisation prédictive.

Leçon 2 • Construire une culture marketing fondée sur les données

Aborde le changement organisationnel, la structure des équipes et la conception d'incitations pour l'adoption des données. Les étudiants élaborent un plan de gestion du changement pour intégrer les pratiques de données dans les équipes marketing.

Leçon 3 • Fondamentaux du Marketing Mix Modeling

Présente le MMM comme une méthode descendante pour mesurer la contribution des canaux et les rendements décroissants. Les étudiants interprètent les résultats du MMM pour guider les décisions d'allocation budgétaire.

Leçon 4 • Prévisions de revenus et planification de scénarios

Construit des prévisions de revenus ascendantes et descendantes à l'aide de données marketing historiques. Les étudiants créent des modèles de scénarios qui quantifient l'impact des changements budgétaires.