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Formation de base en marketing analytics
Plus de 2 millions d'étudiants dans le monde

Formation de base en marketing analytics

Maîtrisez l'ensemble du spectre du marketing analytics — de la collecte et de la segmentation des données à la modélisation prédictive et à l'attribution. Ce cours vous fournit les cadres, les outils et les compétences pratiques pour transformer des données marketing brutes en décisions qui génèrent une réelle croissance commerciale. Que vous débutiez dans un rôle d'analytics ou que vous cherchiez à perfectionner vos compétences actuelles, c'est là que la stratégie rencontre la donnée.

Dedika pour les entreprises

Ce que vous allez apprendre:

  • Construisez et interprétez des modèles d'attribution multi-touch pour optimiser l'allocation du budget marketing.

  • Appliquez des techniques de segmentation client, notamment l'analyse RFM et le clustering comportemental.

  • Configurez des plateformes d'analytics web et mettez en œuvre des balises de suivi pour une collecte de données précise.

  • Concevez des tableaux de bord clairs, guidés par les insights et adaptés aux publics opérationnels et dirigeants.

  • Développez des modèles prédictifs pour le scoring des leads, le risque d'attrition et la prévision de la demande.

  • Traduisez les résultats d'analytics en recommandations stratégiques qui influencent les décisions commerciales.

Comment vous étudiez de façon pratique Formation de base en marketing analytics

Comment vous pratiquez Formation de base en marketing analytics

Pour vous, entreprise, qui souhaitez former votre équipe

Avec Dedika pour les entreprises, le cours inclut des exercices et des exemples adaptés à votre propre activité et aux besoins spécifiques de votre entreprise.

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Contenu du cours

8 Chapitres • 40 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)

Chapitre 1Voir les détails

Fondamentaux de l'analytics marketing

  • Leçon 1 • Métriques clés et KPI

    Présente les indicateurs de performance marketing les plus critiques et explique comment sélectionner des KPI alignés sur les objectifs commerciaux.

  • Leçon 2 • Sources de données en marketing

    Examine les sources de données propriétaires, de deuxième et de tierce partie utilisées en marketing. Les étudiants apprennent à évaluer la qualité et la pertinence des sources avant l'analyse.

  • Leçon 3 • L'entonnoir marketing et les données

    Associe les étapes standard de l'entonnoir à des signaux de données mesurables. Relie la pensée en entonnoir aux métriques que les étudiants suivront tout au long du cours.

  • Leçon 4 • Le rôle et le workflow de l'analyste

    Décrit le workflow d'analytics de bout en bout, du cadrage de la question à la livraison de l'insight. Positionne l'analyste comme un partenaire stratégique, et non comme un simple générateur de rapports.

  • Leçon 5 • Ce qu'est l'analytics marketing

    Définit l'analytics marketing et le distingue de l'analytics commercial général. Établit le périmètre et l'objectif qui encadrent chaque chapitre suivant.

Chapitre 2Voir les détails

Collecte et gestion des données

  • Leçon 1 • Configuration de l'analytics web

    Couvre la configuration d'une plateforme d'analytics web pour capturer des données significatives sur le site. Les étudiants apprennent à définir des objectifs, des filtres et des vues qui produisent des ensembles de données propres et utilisables.

  • Leçon 2 • Fondamentaux du suivi et du marquage

    Explique comment les pixels, les tags et les codes de suivi capturent le comportement des utilisateurs sur les canaux numériques. Fournit la base technique pour tout travail ultérieur de collecte de données.

  • Leçon 3 • Construction d'une pile de données marketing

    Examine les outils et les intégrations qui forment une infrastructure de données marketing moderne. Les étudiants évaluent les composants de la pile en fonction de la taille de l'entreprise et de la maturité de l'analytics.

  • Leçon 4 • Données CRM et fiches clients

    Aborde la façon dont les systèmes CRM stockent et structurent les données clients pour un usage marketing. Relie les enregistrements CRM au ciblage des campagnes et à l'analyse du cycle de vie.

  • Leçon 5 • Gouvernance et confidentialité des données

    Présente la gestion du consentement, les politiques de conservation des données et les principes de confidentialité dès la conception. Assure que les étudiants traitent les données de manière responsable dans le cadre des exigences réglementaires.

Chapitre 3Voir les détails

Analytics descriptive et reporting

  • Leçon 1 • Principes de conception de tableaux de bord

    Enseigne la mise en page, la hiérarchie et la sélection des graphiques pour des tableaux de bord marketing efficaces. Les étudiants conçoivent des tableaux de bord qui communiquent les insights en un coup d'œil.

  • Leçon 2 • Analyse de benchmarking et des tendances

    Présente les comparaisons d'une période sur l'autre, les benchmarks sectoriels et l'identification des tendances. Les étudiants contextualisent les données de performance par rapport à des points de référence significatifs.

  • Leçon 3 • Analyse exploratoire des données pour les spécialistes du marketing

    Applique les techniques d'EDA aux ensembles de données marketing pour faire émerger des récurrences et des anomalies. Développe l'habitude de comprendre les données avant de tirer des conclusions.

  • Leçon 4 • Cadence du reporting et besoins des parties prenantes

    Aligne la fréquence et le format du reporting sur les différentes audiences de parties prenantes. Les étudiants apprennent à adapter la profondeur et les détails aux consommateurs exécutifs, tactiques et opérationnels.

  • Leçon 5 • Rapports marketing essentiels

    Construit les rapports standard sur lesquels chaque équipe marketing s'appuie, y compris les synthèses de trafic, d'acquisition et de performance des campagnes.

Chapitre 4Voir les détails

Segmentation et profilage client

  • Leçon 1 • Activation des segments et ciblage

    Couvre la façon de pousser les segments définis dans les plateformes publicitaires, les outils d'e-mail et les workflows CRM. Les étudiants relient les résultats de la segmentation à l'exécution en direct des campagnes.

  • Leçon 2 • Analyse RFM

    Enseigne le scoring de récence, de fréquence et de valeur monétaire pour classer et prioriser les clients. Les sorties RFM alimentent directement les campagnes de rétention et de réactivation.

  • Leçon 3 • Clustering et segmentation comportementale

    Présente le clustering k-means et le regroupement comportemental pour découvrir des segments d'audience naturels. Les étudiants interprètent les sorties des clusters et les traduisent en actions marketing.

  • Leçon 4 • Stratégie et logique de segmentation

    Établit la justification stratégique de la segmentation et les critères utilisés pour définir des groupes significatifs. Relie les décisions de segmentation à l'allocation des campagnes et des budgets.

  • Leçon 5 • Construction de personas clients

    Combine les données quantitatives de segmentation avec la recherche qualitative pour construire des personas actionnables. Les personas font le pont entre les sorties de l'analytics et la stratégie créative.

Chapitre 5Voir les détails

Mesure de la performance des campagnes

  • Leçon 1 • Reporting de campagne intégré

    Combine les données cross-canal en une vue unifiée de la performance des campagnes. Les étudiants construisent des rapports qui montrent l'impact total de la campagne plutôt que les résultats cloisonnés par canal.

  • Leçon 2 • Performance du contenu et SEO

    Mesure la visibilité organique dans les moteurs de recherche, l'engagement envers le contenu et la performance on-page. Les étudiants relient les métriques de contenu au pipeline et aux résultats de revenus.

  • Leçon 3 • Analytics de l'e-mail marketing

    Analyse les taux d'ouverture, les taux de clics, la délivrabilité et les métriques de santé de la liste. Les étudiants diagnostiquent les problèmes de performance des e-mails et appliquent des correctifs basés sur les données.

  • Leçon 4 • Analytics des réseaux sociaux

    Évalue la portée, l'engagement et la croissance de l'audience sur les canaux sociaux. Les étudiants distinguent les métriques de vanité des métriques liées aux résultats commerciaux.

  • Leçon 5 • Métriques et benchmarks des médias payants

    Couvre les métriques essentielles pour la recherche payante, l'affichage et la publicité sur les réseaux sociaux. Les étudiants apprennent à lire les données de performance et à identifier les leviers d'optimisation.

Chapitre 6Voir les détails

Attribution et modélisation du marketing mix

  • Leçon 1 • Tests d'incrémentalité et de lift

    Couvre les tests avec groupe témoin et les expériences géographiques pour mesurer le véritable lift incrémental. Les étudiants conçoivent des tests qui isolent la contribution causale du marketing aux résultats.

  • Leçon 2 • Optimisation budgétaire à l'aide des données d'attribution

    Traduit les sorties de l'attribution et du MMM en recommandations actionnables de réallocation budgétaire. Les étudiants construisent un dossier fondé sur les données pour déplacer les dépenses entre les canaux.

  • Leçon 3 • Concepts de modélisation du marketing mix

    Présente le MMM comme une approche statistique pour mesurer l'impact global des dépenses marketing. Les étudiants apprennent quand le MMM est préférable au MTA et quels sont les intrants requis.

  • Leçon 4 • Attribution multi-touch en pratique

    Applique l'attribution multi-touch à des données de campagne réelles pour révéler la contribution des canaux. Les étudiants interprètent les sorties du MTA et ajustent les recommandations budgétaires en conséquence.

  • Leçon 5 • Fondamentaux des modèles d'attribution

    Explique la logique derrière les modèles d'attribution à un seul contact et multi-touch. Les étudiants comprennent les compromis que chaque modèle introduit avant de les appliquer.

Chapitre 7Voir les détails

Analytics prédictive pour le marketing

  • Leçon 1 • Prévision de la demande pour les campagnes

    Applique la prévision de séries temporelles pour prédire la demande, le trafic et les revenus futurs. Les étudiants utilisent les prévisions pour fixer des objectifs de campagne réalistes et des plans budgétaires.

  • Leçon 2 • Évaluation et itération des modèles

    Enseigne la précision, le rappel, l'AUC et le RMSE pour évaluer la qualité des modèles. Les étudiants apprennent à diagnostiquer les faiblesses des modèles et à améliorer les performances par l'itération.

  • Leçon 3 • Scoring des leads et modèles de propension

    Développe des modèles de propension à convertir qui classent les leads par probabilité d'achat. Les étudiants intègrent les scores dans les workflows CRM et commerciaux pour prioriser la prospection.

  • Leçon 4 • Fondamentaux de l'analytics prédictive

    Présente le workflow de modélisation prédictive et les types de problèmes qu'il résout en marketing. Les étudiants distinguent les cas d'usage de la régression, de la classification et de la prévision.

  • Leçon 5 • Modèles de prédiction de l'attrition

    Construit des modèles de régression logistique et d'arbres de décision pour identifier les clients risquant de se désabonner. Les étudiants utilisent les sorties des modèles pour déclencher des interventions de rétention.

Chapitre 8Voir les détails

Analytics stratégique et expérimentation

  • Leçon 1 • Construire une culture d'expérimentation

    Aborde les changements organisationnels et de processus nécessaires pour soutenir les tests continus. Les étudiants conçoivent des cadres qui font de l'expérimentation une habitude d'équipe.

  • Leçon 2 • Stratégie marketing pilotée par l'analytics

    Relie les sorties de l'analytics aux cycles de planification stratégique, aux OKR et à l'allocation des ressources. Les étudiants traduisent les insights de données en recommandations stratégiques pour la direction.

  • Leçon 3 • Tests multivariés et personnalisation

    Étend les tests A/B aux expériences multivariées et de personnalisation sur tous les canaux. Les étudiants conçoivent des tests qui optimisent plusieurs éléments simultanément.

  • Leçon 4 • Conception et exécution de tests A/B

    Couvre la formation d'hypothèses, le calcul de la taille de l'échantillon et l'exécution des tests pour les expériences marketing. Les étudiants réalisent des tests valides qui produisent des résultats fiables et actionnables.

  • Leçon 5 • Signification statistique et confiance

    Explique les valeurs p, les intervalles de confiance et les seuils de signification en termes marketing simples. Les étudiants évitent les erreurs courantes dans l'interprétation des résultats de test.

Certification

Votre certificat valide de réussite

Ce cours est pour vous :

  • Coordinateur marketing : prêt à dépasser les décisions de campagne marketing fondées sur l'intuition.

  • Spécialiste en publicité numérique : souhaite démontrer le ROI à l'aide de données probantes.

  • Personne en reconversion professionnelle : passe d'un rôle non commercial à un poste en analyse de données.

  • Propriétaire de petite entreprise : a besoin de comprendre quels canaux génèrent en réalité des revenus.

  • Stratège de contenu : cherche à étayer ses décisions créatives par des données de performance mesurables.

  • Responsable marketing produit : vise à relier directement l'activité de campagne marketing aux résultats du pipeline.

Ce que disent nos apprenants

Vos cours sont parfaits. J'ai acheté le forfait d'un an et j'ai enfin l'opportunité de suivre divers sujets qui m'intéressent sans avoir besoin de changer de plateforme... je vous remercie pour tout ce que vous faites, je vous ai déjà recommandés à d'autres personnes...
Giulio Carlo
Giulio CarloÉtudiant en Marketing Digital
J'aime la façon dont les leçons vont droit au but et comment je peux changer de chapitres et passer le contenu dont je n'ai pas besoin.
Mariana Ferres
Mariana FerresÉtudiante en Photographie
J'aime le contenu et la façon dont les vidéos sont présentées et transcrites, ce qui accélère le processus !
Luciana Alvarenga
Luciana AlvarengaÉtudiante en Design d'Ongles
La plateforme est rapide, simple à utiliser. La diversité du contenu et les vidéos complémentaires aident beaucoup dans l'apprentissage.
André Felipe
André FelipeÉtudiant en Ingénierie de Prompt

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