Formation Transformation Digitale et Data Marketing

Leçon 1 • Maturité de la transformation et état de préparation

Présente les modèles de maturité pour aider les étudiants à évaluer où se situe une organisation dans son parcours de transformation. Définit les attentes pour une progression réaliste.

Leçon 2 • Passer de l'intuition aux preuves

Met en contraste la prise de décision traditionnelle basée sur l'intuition avec la pratique du marketing fondée sur les preuves. Construit l'état d'esprit nécessaire à une stratégie axée sur les données.

Leçon 3 • L'écosystème marketing moderne

Cartographie le paysage interconnecté des canaux, plateformes et parties prenantes que les spécialistes du marketing doivent appréhender aujourd'hui. Fournit le contexte pour tout le contenu technique ultérieur.

Leçon 4 • La donnée comme actif marketing fondamental

Positionne la donnée comme une ressource stratégique plutôt qu'un sous-produit des campagnes. Présente les types et sources de données marketing que les étudiants utiliseront tout au long du cours.

Leçon 1 • Plateformes de données clients et systèmes CRM

Distingue les architectures CRM et CDP ainsi que leurs rôles respectifs dans l'unification des données clients. Prépare les étudiants à sélectionner et configurer l'outil approprié.

Leçon 2 • Fondamentaux du suivi et du tagging

Explique comment le comportement numérique est capturé via des pixels, des tags et le suivi d'événements. Permet directement une collecte de données précise sur tous les canaux marketing.

Leçon 3 • Réglementations sur la vie privée et gestion du consentement

Examine les principes mondiaux de confidentialité des données et les cadres de consentement qui contraignent l'utilisation des données marketing. Garantit que les étudiants conçoivent des systèmes de collecte conformes dès le départ.

Leçon 4 • Construire une stratégie de données first-party

Guide les étudiants dans la conception de programmes qui incitent les clients à partager directement leurs données. Réduit la dépendance aux données tierces à mesure que l'écosystème évolue.

Leçon 1 • Fondamentaux de la modélisation d'attribution

Explique comment le crédit des conversions est réparti entre les points de contact en utilisant différents modèles d'attribution. Équipe les étudiants pour choisir des modèles adaptés à la complexité de leur entonnoir.

Leçon 2 • Métriques d'entonnoir et analyse des conversions

Décompose l'entonnoir marketing en étapes mesurables et enseigne l'analyse du taux de conversion à chaque étape. Relie les micro-conversions aux résultats macro-économiques.

Leçon 3 • Définir les bons KPIs marketing

Enseigne comment sélectionner des métriques alignées sur les objectifs commerciaux plutôt que sur des mesures de vanité. Empêche l'erreur courante d'optimiser pour des chiffres faciles à obtenir mais non pertinents.

Leçon 4 • Valeur vie client et coût d'acquisition

Présente la CLV et le CAC comme le ratio fondamental pour des décisions d'investissement marketing durables. Les étudiants calculent et interprètent ces métriques par segment.

Leçon 1 • Techniques de segmentation basées sur les données

Présente le clustering et l'analyse RFM comme méthodes pour dériver des segments à partir de données comportementales. Fait passer les étudiants de la théorie à la pratique de la segmentation quantitative.

Leçon 2 • Personnalisation à grande échelle

Étend le ciblage au contenu dynamique et aux expériences personnalisées délivrées automatiquement. Démontre comment la segmentation permet une personnalisation un-à-plusieurs.

Leçon 3 • Développement de personas à partir de données

Fait le pont entre les segments quantitatifs et les personas qualitatifs pour créer des représentations d'audience actionnables. Les personas dérivés de données sont plus fiables que ceux basés sur des hypothèses.

Leçon 4 • Principes et critères de segmentation

Couvre les quatre bases de segmentation classiques et les critères qui rendent un segment viable pour le ciblage. Établit les bases conceptuelles de tout travail de segmentation appliqué.

Leçon 1 • Distribution et amplification du contenu

Examine comment étendre la portée du contenu via des tactiques de distribution sur les canaux détenus, gagnés et payants. Garantit que l'investissement dans le contenu génère une exposition maximale de l'audience.

Leçon 2 • Relier le contenu aux insights d'audience

Montre comment l'intention de recherche, les données comportementales et le social listening éclairent les sujets et formats de contenu. Ancre les décisions de contenu dans des preuves plutôt que dans des hypothèses éditoriales.

Leçon 3 • Fondamentaux du SEO et de la découvrabilité

Couvre l'optimisation on-page, la stratégie de mots-clés et les bases du SEO technique qui rendent le contenu trouvable. Augmente directement la portée organique sans dépenses médias payantes.

Leçon 4 • Mesure de la performance du contenu

Définit des métriques spécifiques au contenu et les relie au cadre de mesure plus large établi précédemment. Les étudiants auditent le contenu existant en utilisant les données de performance.

Leçon 1 • Suivi des conversions et analyse des campagnes

Relie l'activité des campagnes payantes aux événements de conversion en utilisant une configuration de suivi appropriée. Des données de conversion précises sont le prérequis pour une optimisation significative.

Leçon 2 • Stratégies d'enchères et gestion budgétaire

Explique les options d'enchères manuelles et automatiques et comment allouer les budgets entre les campagnes et les canaux. Les étudiants modélisent des scénarios budgétaires par rapport aux objectifs de performance.

Leçon 3 • Paysage des médias payants et sélection des canaux

Cartographie les principaux canaux médias payants et leurs caractéristiques d'audience, de format et de coût. Permet des décisions éclairées sur le mix de canaux en fonction des objectifs de la campagne.

Leçon 4 • Structure de campagne et créations publicitaires

Enseigne l'architecture hiérarchique des campagnes et les principes des créations publicitaires performantes. Une structure appropriée permet une optimisation précise et un contrôle budgétaire.

Leçon 1 • Automatisation de l'e-mail marketing

Couvre la conception de séquences d'e-mails automatisées, les bonnes pratiques de délivrabilité et l'optimisation de la performance. L'e-mail reste le canal marketing au ROI le plus élevé.

Leçon 2 • Scoring de leads et programmes de nurturing

Explique comment attribuer des scores aux leads en fonction de l'adéquation et de l'engagement, puis les orienter vers des parcours de nurturing. Aligne la production marketing sur la maturité des ventes.

Leçon 3 • Fondamentaux des plateformes d'automatisation du marketing

Présente les capacités fondamentales des plateformes d'automatisation du marketing et comment elles s'intègrent aux systèmes CRM et CDP. Établit les bases techniques pour la conception de workflows.

Leçon 4 • Cartographie du parcours client

Enseigne le processus de documentation des expériences client à tous les points de contact, de la notoriété à la recommandation. Les cartes de parcours deviennent le plan directeur pour la conception de l'automatisation.

Leçon 1 • Analytique descriptive et diagnostique

Distingue ce qui s'est passé de la raison pour laquelle cela s'est produit en utilisant des techniques analytiques descriptives et diagnostiques. Développe les compétences de raisonnement analytique nécessaires au travail prédictif.

Leçon 2 • Traduire les insights en stratégie

Enseigne comment synthétiser les résultats analytiques en recommandations stratégiques et les présenter de manière convaincante. Comble le fossé entre l'analyse des données et l'action de la direction.

Leçon 3 • Modélisation du mix marketing

Explique comment la modélisation du mix marketing quantifie la contribution de chaque canal aux résultats commerciaux globaux. Fournit une vue stratégique de l'efficacité budgétaire sur l'ensemble du mix.

Leçon 4 • Analytique prédictive et prévisions

Présente la régression, la modélisation de propension et la prévision de la demande comme des outils pour anticiper les résultats marketing. Les étudiants interprètent les sorties des modèles et les appliquent à la planification.