Cours d'analyse de données marketing

Leçon 1 • Le Workflow Analytics

Décrit le processus de bout en bout, de la question métier à la recommandation actionnable. Établit une méthodologie reproductible appliquée dans chaque chapitre suivant.

Leçon 2 • Ce que signifie l'Analytics Marketing

Définit l'analytics marketing, le distingue de la business intelligence générale et cartographie son rôle dans la fonction marketing. Établit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 3 • Sources de Données en Marketing

Catalogue les sources de données first-party, second-party et third-party, et explique leurs forces et leurs limites. Prépare les étudiants à évaluer la qualité des données avant l'analyse.

Leçon 1 • Bases de la Gouvernance et de la Confidentialité des Données

Présente la gestion du consentement, la minimisation des données et les politiques de conservation pertinentes pour les données marketing. Garantit que les étudiants traitent les données clients de manière responsable tout au long du cours.

Leçon 2 • Intégration et Stockage des Données

Explique comment consolider les données de plusieurs plateformes en une structure unifiée pour l'analyse. Présente les entrepôts de données et les approches de fichiers plats adaptés aux spécialistes du marketing.

Leçon 3 • Ingénierie des Caractéristiques pour le Marketing

Transforme les champs bruts en variables analytiquement utiles telles que les scores de récence, les niveaux d'engagement et les ratios dérivés. Permet directement le travail de segmentation et de modélisation à venir.

Leçon 4 • Mise en Place du Suivi et de la Collecte de Données

Couvre le tracking par pixel, les paramètres UTM et la capture de données basée sur les événements sur les canaux digitaux. Relie une bonne configuration à la fiabilité des données en aval.

Leçon 1 • Visualisation des Données Marketing

Sélectionne et construit les types de graphiques appropriés pour les données marketing temporelles, catégorielles et relationnelles. Les choix de visualisation effectués ici réapparaissent dans le chapitre sur les tableaux de bord.

Leçon 2 • Analyse de Cohortes et d'Entonnoirs

Suit des groupes de clients dans le temps et mesure l'abandon à chaque étape de l'entonnoir. Révèle les dynamiques de rétention et de conversion invisibles dans les métriques agrégées.

Leçon 3 • Statistiques Descriptives dans un Contexte Marketing

Applique les concepts de moyenne, médiane, variance et distribution aux métriques marketing telles que la valeur de commande et la durée de session. Ancre la pensée statistique dans des scénarios marketing familiers.

Leçon 1 • Analyse RFM

Construit des modèles de scoring de Récence, Fréquence et Montant pour classer et regrouper les clients par comportement d'achat. Les sorties RFM alimentent directement les stratégies de ciblage et de rétention.

Leçon 2 • Techniques de Clustering pour les Audiences

Présente le clustering k-means et hiérarchique pour découvrir des groupements naturels dans les données clients. Les étudiants interprètent les sorties des clusters et les traduisent en personas marketing.

Leçon 3 • Stratégie de Segmentation et Critères

Définit les dimensions de segmentation — démographique, comportementale, psychographique et basée sur la valeur — ainsi que les critères pour choisir parmi elles. Cadre la segmentation comme une décision stratégique, et pas seulement technique.

Leçon 4 • Validation et Dimensionnement des Segments

Teste si les segments sont statistiquement distincts, stables dans le temps et suffisamment grands pour justifier des dépenses ciblées. Empêche la sur-segmentation qui dilue les ressources marketing.

Leçon 1 • Attribution Basée sur les Données

Explique l'attribution algorithmique qui utilise les données du parcours de conversion pour attribuer un crédit fractionnaire. Contraste les résultats basés sur les données avec les modèles basés sur des règles de la section précédente.

Leçon 2 • Allocation Budgétaire à partir des Insights d'Attribution

Traduit les sorties de l'attribution et du MMM en recommandations budgétaires par canal en utilisant une logique d'optimisation. Relie les résultats analytiques aux décisions de planification financière.

Leçon 3 • Bases du Marketing Mix Modeling

Présente le marketing mix modeling (MMM) basé sur la régression pour mesurer les effets des canaux hors ligne et en ligne. Fournit un complément macro aux méthodes d'attribution digitale.

Leçon 4 • Fondamentaux des Modèles d'Attribution

Compare les modèles d'attribution first-touch, last-touch, linéaire, à décroissance temporelle et basé sur la position. Les étudiants comprennent les hypothèses et les biais inhérents à chaque approche.

Leçon 1 • Concepts de Modélisation Prédictive

Présente l'apprentissage supervisé, l'entraînement des modèles, la validation et le surapprentissage dans un contexte marketing. Établit les bases conceptuelles pour toutes les sections de modélisation qui suivent.

Leçon 2 • Prédiction de la Valeur Vie Client

Modélise le chiffre d'affaires futur attendu par client en utilisant des approches probabilistes et basées sur la régression. Les prédictions de CLV permettent une segmentation basée sur la valeur et une optimisation des enchères d'acquisition.

Leçon 3 • Prévision de la Demande et des Revenus

Applique des méthodes de séries temporelles incluant les moyennes mobiles, le lissage exponentiel et la décomposition des tendances pour prévoir la demande générée par le marketing. Soutient la planification budgétaire et l'alignement des stocks.

Leçon 4 • Modèles de Prédiction du Churn

Construit des modèles de régression logistique et d'arbres de décision pour identifier les clients à risque de churn. Les sorties alimentent directement le ciblage des campagnes de rétention couvert dans le chapitre sur la segmentation.

Leçon 1 • Principes de Conception d'Expériences

Couvre la formulation d'hypothèses, la conception des groupes témoin et de traitement, et les méthodes de randomisation. Une bonne conception empêche les erreurs de confusion qui invalident les résultats des tests.

Leçon 2 • Analyse et Interprétation des Résultats

Applique les tests t, les tests du chi-deux et les intervalles de confiance pour déterminer la significativité statistique. Traduit les p-values et les tailles d'effet en recommandations métier claires.

Leçon 3 • Méthodes d'Expérimentation Avancées

Présente les tests multivariés, les tests séquentiels et les approches bayésiennes pour des scénarios marketing complexes. Étend le cadre A/B fondamental à des programmes d'optimisation à plus haute vélocité.

Leçon 4 • Exécution et Suivi des Tests en Conditions Réelles

Gère l'exécution du test, surveille les problèmes de qualité des données et évite les erreurs d'arrêt précoce. La discipline opérationnelle pendant un test en conditions réelles est aussi importante que sa conception.

Leçon 1 • Présenter les Insights aux Parties Prenantes

Prépare les étudiants à présenter les résultats analytiques lors de réunions, à répondre aux questions et à défendre les recommandations sous la critique. Boucle la boucle entre l'analyse et l'action organisationnelle.

Leçon 2 • Construire des Tableaux de Bord dans les Outils de BI

Explique comment connecter des sources de données, créer des champs calculés et publier des tableaux de bord interactifs dans les plateformes de BI modernes. La construction pratique renforce les principes de conception de la section précédente.

Leçon 3 • Stratégie de Tableau de Bord et Conception pour l'Audience

Définit l'objectif du tableau de bord, l'audience et la cadence de mise à jour avant la construction de toute visualisation. L'alignement stratégique empêche l'échec courant des tableaux de bord que personne n'utilise.

Leçon 4 • Techniques de Data Storytelling

Structure les résultats analytiques en un arc narratif avec contexte, conflit et recommandation. Le storytelling transforme une analyse correcte en une communication persuasive qui pousse à l'action.