Formation analyse CRM

Leçon 1 • Ce que font les systèmes CRM

Définit l'architecture CRM, les modules et les mécanismes de capture de données. Relie la structure du système aux opportunités d'analyse explorées tout au long du chapitre.

Leçon 2 • Valeur de l'analyse dans les contextes CRM

Explique pourquoi l'analyse transforme les données CRM brutes en décisions commerciales. Cadre l'argument du retour sur investissement utilisé pour justifier l'investissement dans l'analyse.

Leçon 3 • Maturité de l'analyse dans les organisations

Cartographie la progression du reporting descriptif à la stratégie prédictive au sein des équipes CRM. Définit les attentes en matière de développement des compétences tout au long du cours.

Leçon 4 • Types et structures de données CRM

Distingue les données CRM structurées, semi-structurées et non structurées. Prépare les apprenants à traiter divers formats de données dans les travaux d'analyse ultérieurs.

Leçon 1 • Cadres de gouvernance des données

Établit des politiques, des rôles et des structures de responsabilité pour une qualité de données continue. Relie la gouvernance à des programmes d'analyse durables.

Leçon 2 • Techniques de nettoyage des données

Couvre les méthodes systématiques de correction, de standardisation et de déduplication des enregistrements CRM. Permet directement un calcul précis des métriques dans les chapitres suivants.

Leçon 3 • Principes fondamentaux de la confidentialité et de la conformité

Aborde la gestion du consentement, la minimisation des données et les droits des clients au sein des systèmes CRM. Garantit que les travaux d'analyse respectent les obligations de confidentialité applicables.

Leçon 4 • Diagnostic des problèmes de qualité des données

Identifie les défauts de données CRM les plus courants et leur impact commercial. Ancre les apprenants dans l'évaluation de la qualité avant d'introduire les techniques de remédiation.

Leçon 1 • Reporting sur le service et le support

Couvre le volume de dossiers, le temps de résolution et les métriques de satisfaction client dans les modules de service CRM. Relie les données de service à l'analyse globale de la santé client.

Leçon 2 • Reporting sur les ventes et le pipeline

Se concentre sur l'analyse des étapes d'opportunité, les ratios de gains/pertes et les rapports de précision des prévisions. Fournit les bases de l'analyse des ventes pour le travail avancé sur le pipeline plus tard.

Leçon 3 • Filtrage, regroupement et tri des données

Enseigne les filtres conditionnels, les regroupements de champs et la logique de tri pour isoler les données pertinentes. Développe la précision dans la construction de rapports utilisée tout au long du cours.

Leçon 4 • Principes de conception de tableaux de bord

Applique les meilleures pratiques de visualisation de données à la disposition et à la sélection des composants des tableaux de bord CRM. Garantit que les tableaux de bord communiquent des insights plutôt que de simplement afficher des données.

Leçon 1 • Fondamentaux de la stratégie de segmentation

Définit les objectifs de segmentation, les types de critères et l'alignement métier. Établit la justification stratégique avant d'introduire les méthodes techniques.

Leçon 2 • Profilage comportemental et d'engagement

Utilise l'historique des interactions, l'utilisation des produits et les données de préférence de canal pour construire des profils clients riches. Approfondit la précision des segments au-delà des attributs démographiques.

Leçon 3 • Analyse RFM dans le CRM

Applique le score de Récence, Fréquence et Montant pour classer et regrouper les clients par valeur. Produit des segments immédiatement utilisables pour les campagnes marketing et de fidélisation.

Leçon 4 • Techniques de clustering pour la segmentation

Présente les clustering k-means et hiérarchique comme alternatives basées sur les données aux segments basés sur des règles. Fait le pont entre l'analyse descriptive et les méthodes prédictives introduites plus tard.

Leçon 1 • Modélisation prédictive de la CLV

Applique des approches probabilistes et basées sur la régression pour prévoir la valeur future du client. Étend la CLV historique à la planification stratégique prospective.

Leçon 2 • Construction d'un modèle de CLV historique

Construit la CLV à partir de l'historique des transactions en utilisant le montant moyen des commandes, la fréquence d'achat et le taux de rétention. Fournit un modèle de référence avant d'introduire les extensions prédictives.

Leçon 3 • Segmentation et hiérarchisation basées sur la CLV

Utilise les scores CLV pour créer des niveaux de valeur qui guident des investissements marketing et de service différenciés. Relie le résultat de la CLV aux compétences de segmentation du chapitre précédent.

Leçon 4 • Suivi et mise à jour des modèles de CLV

Établit les cadences d'actualisation, la détection de dérive et les déclencheurs de réentraînement pour les modèles de CLV. Garantit que les modèles restent précis à mesure que le comportement des clients évolue.

Leçon 1 • Évaluation du modèle et réglage du seuil

Applique la précision, le rappel, l'AUC-ROC et les courbes de lift pour évaluer les performances du modèle d'attrition. Guide la sélection du seuil pour équilibrer le coût de l'intervention et l'attrition non détectée.

Leçon 2 • Définition et mesure du taux d'attrition

Établit l'attrition volontaire vs. involontaire, les formules du taux d'attrition et la mesure basée sur les cohortes. Crée les définitions précises nécessaires pour des cibles de modèle fiables.

Leçon 3 • Construction du modèle de prédiction du taux d'attrition

Entraîne des modèles de régression logistique, d'arbre de décision et d'ensemble sur des données d'attrition étiquetées. Produit une liste de clients scorés prête pour une action de rétention.

Leçon 4 • Facteurs d'attrition et ingénierie des caractéristiques

Identifie les signaux comportementaux, transactionnels et de service qui précèdent l'attrition. Traduit les données CRM brutes en caractéristiques prédictives pour l'entraînement du modèle.

Leçon 1 • Analyse des quotas et des territoires

Utilise les données de performance historique et de potentiel de marché pour fixer des quotas et des territoires équitables. Relie les résultats des prévisions aux décisions de planification des ventes.

Leçon 2 • Précision des prévisions et amélioration continue

Suit le biais des prévisions, l'erreur absolue moyenne et les tendances de précision pour améliorer les projections futures. Établit une culture de retour d'information entre l'analyse et la direction des ventes.

Leçon 3 • Analyse de la santé du pipeline

Évalue la couverture du pipeline, les taux de conversion entre les étapes et le vieillissement des affaires pour diagnostiquer la performance des ventes. S'appuie sur les compétences de reporting sur le pipeline acquises dans le chapitre sur l'analyse descriptive.

Leçon 4 • Méthodes de prévision dans le CRM

Compare les approches de prévision basées sur le pipeline pondéré, la catégorie et l'assistance IA. Équipe les apprenants pour sélectionner la bonne méthode en fonction de la maturité des données de leur organisation.

Leçon 1 • Mesure du retour sur investissement d'un programme d'analyse

Quantifie l'impact métier des initiatives d'analyse CRM à l'aide de métriques de revenus, de coûts et d'efficacité. Permet une justification continue de l'investissement dans l'analyse auprès de la direction.

Leçon 2 • Élaboration d'une feuille de route pour l'analyse CRM

Structure une feuille de route d'analyse par phases, alignée sur les priorités métier et la maturité des données. Traduit la capacité technique en un plan stratégique prêt pour les parties prenantes.

Leçon 3 • Meilleure action suivante et personnalisation

Applique la logique de décision et les scores de modèle pour recommander l'interaction optimale suivante pour chaque client. Passe de l'analyse descriptive à l'action prescriptive en temps réel.

Leçon 4 • Modélisation d'attribution pour le CRM

Évalue les modèles d'attribution au premier clic, au dernier clic et multi-touch pour créditer les revenus sur l'ensemble des canaux. Éclaire l'allocation budgétaire et les décisions d'investissement dans les campagnes.