Formation Analyse de Données Marketing

Leçon 1 • Métriques clés et KPI en marketing

Présente les indicateurs de performance marketing standards et explique comment sélectionner des métriques alignées sur les objectifs commerciaux. Permet d’éviter très tôt dans le cours les pièges des métriques de vanité.

Leçon 2 • Le workflow de l’analytique marketing

Décrit le processus complet, de la question métier à l’insight actionnable. Fournit un cadre reproductible que les étudiants appliquent tout au long du cours.

Leçon 3 • Ce qu’est en réalité l’analytique marketing

Définit l’analytique marketing, la distingue de la business intelligence générale et en délimite le périmètre. Établit la base conceptuelle pour tous les chapitres suivants.

Leçon 1 • Suivi numérique et gestion des balises

Explique comment les pixels, cookies et balises capturent le comportement des utilisateurs sur les points de contact numériques. Ancre les étudiants dans les mécanismes derrière les données d’analytique web et mobile.

Leçon 2 • Données d’enquêtes et d’études primaires

Couvre la conception d’enquêtes, les méthodes d’échantillonnage et la collecte d’études primaires pour les insights marketing. Complète le suivi numérique par des apports directs des consommateurs.

Leçon 3 • Construire une stack de données marketing

Introduit le concept de stack de données marketing composable et le rôle de chaque couche. Prépare les étudiants à évaluer et à sélectionner les outils adaptés à leur organisation.

Leçon 4 • Données CRM et d’automatisation marketing

Examine comment les plateformes CRM et les outils d’automatisation génèrent et stockent les données d’interaction client. Relie la gestion des données à l’exécution des campagnes et à la personnalisation.

Leçon 1 • Segmentation par l’analyse exploratoire

Utilise les tableaux croisés et le regroupement pour identifier les segments clients naturels dans les données brutes. Jette les bases des modèles de segmentation formels dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Détection d’anomalies et audit des données

Enseigne les méthodes pour repérer les valeurs aberrantes, les pics de données et les erreurs de suivi dans les ensembles de données marketing. Protège les conclusions analytiques des données corrompues ou trompeuses.

Leçon 3 • Statistiques descriptives dans un contexte marketing

Couvre la moyenne, la médiane, la variance et la forme de la distribution appliquées aux métriques marketing. Développe la culture numérique nécessaire pour tout travail analytique à venir.

Leçon 4 • Détection de corrélation et de relation

Introduit les coefficients de corrélation et l’analyse par nuage de points pour trouver des relations entre les variables marketing. Établit la distinction entre corrélation et causalité.

Leçon 1 • Développement de personas à partir de segments analytiques

Traduit les profils de segments quantitatifs en personas marketing narratifs. Fait le pont entre les données produites et la stratégie créative de campagne.

Leçon 2 • Analyse RFM pour le scoring client

Enseigne le scoring par récence, fréquence et montant pour classer les clients par valeur et engagement. Produit des segments immédiatement exploitables pour les campagnes de rétention et d’upsell.

Leçon 3 • Modélisation d’audiences similaires et prédictives

Couvre la logique de modélisation d’audiences similaires et le scoring de propension pour élargir les audiences à forte valeur. Prépare les étudiants aux applications prédictives avancées dans les chapitres suivants.

Leçon 4 • Techniques de clustering pour la découverte d’audience

Introduit les k-means et le clustering hiérarchique pour trouver des regroupements naturels dans les données clients. Étend la segmentation au-delà des règles prédéfinies vers une découverte basée sur les données.

Leçon 1 • Analyse de performance par canal

Mesure l’efficacité et le ROI sur les canaux payants, détenus et gagnés à l’aide de métriques standardisées. Permet une comparaison équitable d’investissements marketing diversifiés.

Leçon 2 • Suivi cross-appareil et cross-canal

Aborde les défis de résolution d’identité lorsque les clients changent d’appareil et de canal. Garantit que les modèles d’attribution reflètent les parcours clients réels.

Leçon 3 • L’attribution multi-touch en pratique

Applique l’attribution multi-touch à des données de campagne réelles pour attribuer un crédit fractionné sur les points de contact. Informe directement les décisions d’investissement sur les canaux.

Leçon 4 • Rapports d’attribution et décisions budgétaires

Traduit les résultats de l’attribution en recommandations de réallocation budgétaire pour la direction marketing. Boucle la boucle entre l’analyse et les décisions stratégiques de dépenses.

Leçon 1 • Conception expérimentale pour les spécialistes du marketing

Couvre la formation d’hypothèses, la mise en place de groupes de contrôle et de traitement, et les principes de randomisation. Empêche les erreurs courantes de conception expérimentale qui invalident les résultats des tests.

Leçon 2 • Feuille de route et priorisation des tests

Introduit des cadres pour prioriser et séquencer un programme de tests continu. Transforme les compétences individuelles en tests en une culture d’expérimentation organisationnelle.

Leçon 3 • Signification statistique et taille d’échantillon

Explique les p-values, les intervalles de confiance et l’effet détectable minimal pour les tests marketing. Garantit que les étudiants mènent les tests suffisamment longtemps pour produire des conclusions fiables.

Leçon 4 • Méthodes de test A/B et multivarié

Distingue les tests A/B des tests multivariés et guide la sélection des éléments pour chaque approche. Élargit la boîte à outils de test au-delà des simples expériences à deux variantes.

Leçon 1 • Calcul de la valeur vie client

Couvre les formules de CLV historique et prédictive ainsi que leurs entrées à partir des données marketing. Relie la CLV aux plafonds budgétaires d’acquisition et aux décisions d’investissement par segment.

Leçon 2 • Concepts de modélisation prédictive pour les spécialistes du marketing

Introduit la logique de l’apprentissage supervisé, la sélection de caractéristiques et l’évaluation de modèles sans mathématiques approfondies. Démystifie la modélisation prédictive pour les spécialistes du marketing non data scientists.

Leçon 3 • Scoring de leads et prédiction de conversion

Applique le scoring prédictif pour classer les leads selon la probabilité de conversion à l’aide de données CRM et comportementales. Améliore l’alignement des ventes et du marketing grâce à une logique de scoring partagée.

Leçon 4 • Prédiction du churn et modélisation de la rétention

Construit des modèles de prédiction du churn en utilisant des signaux comportementaux pour identifier les clients à risque. Permet directement des campagnes de rétention proactives avant que les clients ne se désengagent.

Leçon 1 • Cadres d’optimisation continue

Établit un cycle structuré de revue et d’optimisation qui intègre l’analytique dans les opérations marketing courantes. Transforme une analyse ponctuelle en un moteur d’amélioration continue de la performance.

Leçon 2 • Élaborer une stratégie d’analytique marketing

Définit les composantes d’une stratégie d’analytique alignée sur les objectifs commerciaux et les capacités de l’équipe. Fait passer les étudiants de l’analyse tactique au leadership stratégique en analytique.

Leçon 3 • Fondamentaux de la modélisation du marketing mix

Introduit la modélisation du marketing mix comme outil stratégique pour mesurer la contribution globale des canaux. Complète les modèles d’attribution avec une perspective de mesure descendante.

Leçon 4 • Mesurer l’impact marketing sur l’entreprise

Relie les résultats de l’analytique marketing aux indicateurs de chiffre d’affaires, de profit et de croissance valorisés par la direction. Donne aux étudiants les moyens de démontrer et de défendre la contribution financière du marketing.