Formation Marketing Analytics

Leçon 1 • Ce que signifie l'analyse marketing

Définit l'analyse marketing et la distingue de l'analyse commerciale générale. Établit le périmètre et le vocabulaire utilisés tout au long du cours.

Leçon 2 • Métriques marketing et KPI essentiels

Présente les indicateurs de performance marketing les plus critiques et leurs formules. Relie la sélection des métriques à des objectifs commerciaux spécifiques.

Leçon 3 • Le workflow d'analyse

Décrit le processus de bout en bout, de la question métier à l'insight exploitable. Fournit un cadre reproductible appliqué dans chaque chapitre suivant.

Leçon 1 • Fondamentaux du tracking et du marquage

Explique comment les technologies de tracking numérique capturent le comportement des utilisateurs sur tous les canaux. Permet directement une collecte de données précise pour toutes les analyses en aval.

Leçon 2 • Intégration des données cross-canal

Couvre les méthodes pour combiner les données de multiples plateformes marketing en une vue unifiée. Résout le problème de fragmentation qui fausse l'analyse cross-canal.

Leçon 3 • Respect de la vie privée et consentement dans la collecte de données

Aborde les principes de confidentialité des consommateurs et les cadres de consentement qui régissent l'utilisation des données marketing. Garantit des pratiques d'analyse éthiques et conformes.

Leçon 1 • Analyse exploratoire des données pour les marketeurs

Applique des résumés statistiques et des visualisations pour découvrir des schémas dans les ensembles de données marketing. Instaure l'habitude d'interroger les données avant de tirer des conclusions.

Leçon 2 • Segmentation et analyse de cohortes

Regroupe les clients par attributs ou comportements partagés pour révéler des différences de performance. L'analyse de cohortes suit l'évolution des groupes dans le temps.

Leçon 3 • Construction de tableaux de bord marketing

Couvre les principes de conception de tableaux de bord et la sélection d'outils pour le suivi continu des performances. Relie les choix de visualisation aux décisions que les tableaux de bord doivent soutenir.

Leçon 1 • Prédiction du churn et analyse de la rétention

Construit des modèles qui identifient les clients risquant de partir avant qu'ils ne se désengagent. Permet des campagnes de rétention proactives fondées sur les données.

Leçon 2 • Techniques de clustering comportemental

Utilise l'apprentissage automatique non supervisé pour regrouper les clients par similarité comportementale sans étiquettes prédéfinies. Révèle des segments d'audience naturels pour le ciblage.

Leçon 3 • Cartographie du parcours client avec les données

Utilise les données d'événements comportementaux pour reconstruire les chemins que les clients empruntent de la notoriété à l'achat. Identifie les points de friction et les opportunités d'optimisation.

Leçon 1 • Attribution multi-touch en pratique

Applique des modèles d'attribution à des données de campagne réelles et concilie les signaux contradictoires des canaux. Produit des recommandations de réallocation budgétaire exploitables.

Leçon 2 • Fondamentaux des modèles d'attribution

Compare les modèles d'attribution basés sur des règles et explique les hypothèses derrière chacun. Établit pourquoi le choix du modèle modifie considérablement les décisions budgétaires.

Leçon 3 • Tests d'incrémentalité et de lift

Mesure le lift causal réel d'une campagne en comparant des groupes exposés et non exposés. Distingue la corrélation de la causalité dans la mesure des campagnes.

Leçon 1 • Interprétation des résultats et passage à l'action

Traduit les résultats statistiques en décisions métier et documente les apprentissages pour les tests futurs. Boucle la boucle entre l'expérimentation et la stratégie.

Leçon 2 • Exécution de tests A/B et multivariés

Parcourt les étapes opérationnelles de lancement et de suivi d'expériences en direct. Couvre les conceptions A/B simples et multivariées plus complexes.

Leçon 3 • Fondements statistiques pour les tests

Couvre les concepts statistiques nécessaires pour interpréter correctement les résultats des tests A/B. S'appuie sur l'analyse descriptive du chapitre 3 pour ajouter le raisonnement inférentiel.

Leçon 1 • Modèles de régression pour la prévision marketing

Utilise la régression linéaire et logistique pour prédire des résultats marketing continus et binaires. Étend les fondations statistiques construites dans le chapitre sur l'expérimentation.

Leçon 2 • Modèles de classification pour le scoring de propension

Construit des modèles qui attribuent un score à chaque client sur sa probabilité de conversion, de churn ou de réponse. Les scores de propension alimentent directement les stratégies de ciblage et de personnalisation.

Leçon 3 • Prévision de la demande et planification budgétaire

Applique des méthodes de séries temporelles et de régression pour prévoir le volume des ventes et la demande marketing. Les sorties alimentent directement les décisions d'allocation budgétaire.

Leçon 1 • Techniques d'optimisation budgétaire

Utilise les sorties du MMM pour trouver l'allocation des dépenses qui maximise les revenus sous contrainte budgétaire. Répond directement à la question centrale de l'investissement marketing.

Leçon 2 • Communication des insights du MMM à la direction

Traduit les sorties complexes du modèle en narratifs et recommandations d'investissement prêts pour la direction. Applique les compétences en storytelling du chapitre 3 à un niveau stratégique.

Leçon 3 • Construction et calibrage d'un MMM

Parcourt la spécification du modèle, l'estimation et le calibrage par rapport à des résultats connus. Produit un modèle validé prêt pour l'optimisation.