Formation analyse de données marketing sur Excel

Leçon 1 • Ce que signifie l'analyse des données marketing

Définit l'analytique marketing et le distingue de l'analytique commercial général. Établit l'état d'esprit analytique requis tout au long du cours.

Leçon 2 • Configuration de votre espace de travail analytique

Configure Excel et Google Sheets pour le travail d'analyse marketing. Aborde l'organisation des fichiers, les conventions de nommage et les habitudes de gestion des versions.

Leçon 3 • Principes de base de la qualité et de l'intégrité des données

Identifie les problèmes de qualité de données les plus courants et leur impact sur l'analyse. Fournit une checklist pour évaluer les données brutes avant tout calcul.

Leçon 1 • Principes des données marketing ordonnées

Présente la norme des données ordonnées où chaque variable est une colonne et chaque observation une ligne. Applique cette norme aux formats d'exportation marketing typiques.

Leçon 2 • Gestion des dates et des périodes

Convertit les chaînes de date en valeurs de date réelles et extrait des composantes temporelles utiles. Permet des comparaisons précises d'une période à l'autre plus loin dans le cours.

Leçon 3 • Fonctions de nettoyage de texte

Utilise les fonctions de texte intégrées pour standardiser les noms de campagnes, les libellés de canaux et les champs clients. Réduit considérablement le temps de modification manuelle.

Leçon 4 • Validation des données nettoyées

Construit des contrôles de validation simples pour confirmer la réussite du nettoyage. Crée une piste d'audit réutilisable pour la transparence envers les parties prenantes.

Leçon 1 • Fonctions d'agrégation conditionnelle

Applique SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF et leurs variantes à critères multiples pour segmenter les données marketing. Remplace le filtrage manuel par des résumés dynamiques basés sur des formules.

Leçon 2 • Calcul des KPI marketing standard

Traduit les définitions métier en formules de feuille de calcul pour les métriques marketing les plus courantes. Construit une bibliothèque de formules KPI réutilisable.

Leçon 3 • Calculs arithmétiques et de pourcentages

Développe l'aisance avec les opérations arithmétiques sous-jacentes aux KPI marketing. Aborde les taux de croissance, les calculs de parts et les formules de marge.

Leçon 4 • Plages dynamiques et plages nommées

Crée des plages nommées et des références de plages dynamiques pour rendre les formules lisibles et maintenables. Réduit les erreurs de formule lors de l'ajout de lignes de données.

Leçon 1 • Champs et éléments calculés

Ajoute des calculs de métriques personnalisés directement dans les tableaux croisés dynamiques sans modifier les données sources. Construit des KPI dérivés comme le ROAS et le CPA au sein du tableau croisé.

Leçon 2 • Construction de votre premier tableau croisé dynamique

Parcourt la création d'un tableau croisé dynamique à partir d'un ensemble de données marketing propre. Établit le cadre des lignes, colonnes, valeurs et filtres.

Leçon 3 • Bonnes pratiques relatives aux tableaux croisés dynamiques

Aborde la mise en page, le formatage et les habitudes de documentation qui rendent les tableaux croisés dynamiques prêts pour la production. Prévient les erreurs courantes qui corrompent les rapports.

Leçon 4 • Regroupement et segmentation des données

Regroupe les dates, les plages numériques et les catégories de texte pour créer des segments marketing pertinents. Permet des décompositions par canal, campagne et période.

Leçon 1 • Choisir le type de graphique adapté

Associe les questions marketing courantes aux types de graphiques qui y répondent le mieux. Prévient les visualisations trompeuses causées par un mauvais choix de graphique.

Leçon 2 • Formatage des graphiques pour la clarté

Applique des règles de formatage qui réduisent l'encombrement des graphiques et dirigent l'attention du spectateur. Aligne le style visuel sur les normes de la marque et des rapports.

Leçon 3 • Construction de graphiques à partir de données marketing

Crée des graphiques directement à partir de tableaux croisés dynamiques et de plages de données brutes. Aborde les plages de graphiques dynamiques qui se mettent à jour automatiquement lorsque les données changent.

Leçon 4 • Mise en forme conditionnelle comme outil visuel

Utilise la mise en forme conditionnelle pour mettre en évidence les seuils de performance, les tendances et les anomalies dans les tableaux. Complète les graphiques avec des repères visuels dans les cellules.

Leçon 1 • Liaison des graphiques et des métriques aux données sources

Connecte les éléments d'affichage du tableau de bord aux feuilles de calcul actives à l'aide de références de cellules et de tableaux croisés dynamiques. Garantit que tous les visuels se mettent à jour lorsque les données sources sont actualisées.

Leçon 2 • Cartes de score KPI et tuiles récapitulatives

Construit des tuiles de métriques principales affichant la valeur actuelle, l'objectif et la variance en un coup d'œil. Utilise la mise en forme conditionnelle pour signaler instantanément le statut de performance.

Leçon 3 • Workflow de maintenance et d'actualisation du tableau de bord

Établit un processus reproductible pour mettre à jour les tableaux de bord avec de nouvelles données à chaque période de reporting. Documente le workflow afin que tout membre de l'équipe puisse l'exécuter.

Leçon 4 • Contrôles interactifs et filtres

Ajoute des listes déroulantes, des segments et des contrôles de formulaire pour permettre aux utilisateurs de filtrer la vue du tableau de bord. Réduit le besoin de multiples versions statiques de rapports.

Leçon 1 • Analyse de séries temporelles et de tendances

Suit les métriques de campagne dans le temps pour identifier les tendances, la saisonnalité et les anomalies. Utilise des courbes de tendance et des moyennes mobiles pour lisser les données bruitées.

Leçon 2 • Présentation des résultats aux parties prenantes

Traduit les résultats analytiques dans un format de rapport concis et axé sur les insights. Structure les recommandations autour de preuves factuelles plutôt que d'opinions.

Leçon 3 • Comparaison des canaux et des campagnes

Compare les performances sur différents canaux et campagnes à l'aide de tableaux croisés dynamiques et de formules. Identifie les meilleurs et les moins bons performeurs selon plusieurs KPI simultanément.

Leçon 4 • Analyse de l'abandon dans l'entonnoir

Calcule les taux de conversion à chaque étape de l'entonnoir et identifie où le volume est perdu. Quantifie l'impact financier de l'amélioration de chaque étape.

Leçon 1 • Fonctions de synthèse statistique

Utilise les fonctions MOYENNE, MEDIANE, ECARTYPE et les fonctions de centile pour décrire les distributions de données marketing. Identifie si les moyennes sont représentatives ou trompeuses.

Leçon 2 • Modèles d'optimisation de l'allocation budgétaire

Construit des modèles de feuille de calcul qui allouent le budget entre les canaux pour maximiser un KPI cible. Présente Solver pour les problèmes d'optimisation sous contraintes.

Leçon 3 • Prévisions avec les fonctions intégrées

Applique FORECAST.ETS et FORECAST.LINEAR pour projeter les performances marketing futures. Évalue les intervalles de confiance des prévisions pour l'évaluation des risques.

Leçon 4 • Notions de base de la corrélation et de la régression

Mesure les relations entre les intrants et les extrants marketing à l'aide de CORREL et LINEST. Construit des modèles de régression linéaire simple pour quantifier l'impact.