Formation analyste marketing

Leçon 1 • La pensée analytique pour les spécialistes du marketing

Forme à la décomposition structurée des problèmes et à la pensée hypothético-déductive. Ancre toutes les analyses futures dans un cadre de raisonnement reproductible.

Leçon 2 • Présentation de l'écosystème des données marketing

Cartographie le paysage des sources de données sur lesquelles les spécialistes du marketing s'appuient, du CRM aux plateformes publicitaires. Relie les origines des données aux décisions analytiques prises tout au long du cours.

Leçon 3 • Définition des indicateurs marketing essentiels

Présente les KPI essentiels tels que le CAC, la LTV, le ROAS et le taux de conversion. Fournit un vocabulaire commun utilisé dans chaque chapitre suivant.

Leçon 1 • Construire et gérer un pipeline de données

Présente les concepts ETL et l'architecture de base d'un pipeline pour les flux de données marketing. Prépare les étudiants à travailler avec des ingénieurs de données et à maintenir la fraîcheur des données.

Leçon 2 • Nettoyage et préparation des données

Enseigne la déduplication, le traitement des valeurs aberrantes et le traitement des valeurs manquantes pour les ensembles de données marketing. Assure l'intégrité des données avant tout calcul de métrique ou toute modélisation.

Leçon 3 • Principes de confidentialité et de conformité des données

Passe en revue les cadres de consentement, la minimisation des données et les droits des utilisateurs pertinents pour les données marketing. Garantit que les analystes opèrent dans les limites éthiques et réglementaires.

Leçon 4 • Fondamentaux du suivi et du marquage

Explique comment les pixels, les tags et le suivi d'événements capturent le comportement des utilisateurs sur tous les canaux. Permet directement une collecte de données précise pour toutes les analyses en aval.

Leçon 1 • Construire des tableaux de bord marketing

Guide la conception de tableaux de bord en direct qui suivent les KPI sur tous les canaux. Relie les définitions de métriques du chapitre 1 à des affichages visuels exploitables.

Leçon 2 • Principes de visualisation des données

Enseigne la sélection de graphiques, la théorie des couleurs et la mise en page pour les audiences marketing. Garantit que les visuels communiquent des insights plutôt que de les obscurcir.

Leçon 3 • Techniques d'analyse exploratoire des données

Applique des statistiques récapitulatives et l'analyse de distribution aux ensembles de données marketing. Développe l'habitude de comprendre la forme des données avant de tirer des conclusions.

Leçon 1 • Analyse du search payant et du display

Couvre le Quality Score, l'impression share, le CPC et le ROAS pour les campagnes media payantes. Permet une allocation budgétaire basée sur les données et des recommandations de stratégie d'enchères.

Leçon 2 • Plongée approfondie dans l'analyse web

Examine les sessions, le taux de rebond, l'abandon dans l'entonnoir et les métriques de comportement sur site. Fournit la base analytique pour les décisions d'optimisation de site web.

Leçon 3 • Analyse des e-mails et du CRM

Analyse le taux d'ouverture, le taux de clics pour ouvrir, la délivrabilité et la santé de la liste pour les programmes d'e-mailing. Relie les performances des e-mails aux revenus et aux étapes du cycle de vie client.

Leçon 4 • Analyse des médias sociaux

Mesure la portée, le taux d'engagement, la part de voix et l'efficacité du social payant. Relie les métriques sociales aux résultats de notoriété et de conversion.

Leçon 1 • L'essentiel des tests d'hypothèses

Enseigne les tests t, les tests du chi-deux et les tests z pour comparer des groupes marketing. Permet de tirer des conclusions statistiquement solides à partir de comparaisons de campagnes et de segments.

Leçon 2 • Segmentation avec des méthodes de clustering

Utilise le clustering k-means et hiérarchique pour identifier des segments clients distincts. Traduit les regroupements statistiques en personas marketing exploitables.

Leçon 3 • Analyse de régression en marketing

Applique la régression linéaire simple et multiple pour prévoir les métriques et identifier les facteurs d'influence. Relie la modélisation statistique à des recommandations marketing exploitables.

Leçon 4 • Tests A/B et multivariés

Conçoit et analyse des expériences contrôlées pour les annonces, les pages de destination et les e-mails. Applique les compétences en tests d'hypothèses à des scénarios réels d'optimisation marketing.

Leçon 1 • Stratégie de mesure unifiée

Combine l'attribution, l'incrémentalité et le MMM dans un cadre de mesure cohérent. Prépare les étudiants à conseiller sur l'architecture de mesure pour des organisations complexes.

Leçon 2 • Bases de la modélisation du marketing mix

Présente le MMM basé sur la régression pour quantifier la contribution d'un canal au niveau agrégé. Complète l'attribution numérique par une vision hors ligne et à long terme.

Leçon 3 • Fondamentaux des modèles d'attribution

Compare les modèles last-click, first-click, linéaire, time-decay et basé sur la position. Établit les compromis que chaque modèle introduit pour les décisions budgétaires.

Leçon 4 • Tests d'incrémentalité et de lift

Enseigne les tests avec groupe témoin et les expériences de lift géographique pour mesurer l'impact incrémental réel. Sépare les conversions organiques de celles générées par le marketing.

Leçon 1 • Analyse RFM et scoring client

Applique le scoring de récence, de fréquence et de valeur monétaire pour prioriser les segments clients. Fournit un cadre pratique et de faible complexité pour le marketing piloté par le CRM.

Leçon 2 • Prédiction et prévention de l'attrition

Identifie les clients à risque à l'aide de signaux comportementaux et de modèles de scoring prédictifs. Relie la réduction de l'attrition à l'amélioration de la LTV et au ROI de la rétention.

Leçon 3 • Techniques d'analyse de cohorte

Regroupe les clients par période d'acquisition pour suivre la rétention et les revenus dans le temps. Révèle les signaux d'adéquation produit-marché et les différences de qualité des campagnes.

Leçon 4 • Modélisation de la valeur vie client

Construit des modèles LTV historiques et prédictifs en utilisant la fréquence d'achat et les données de marge. Permet des décisions basées sur le ROI pour les dépenses d'acquisition et les investissements de rétention.

Leçon 1 • Construire le business case de l'analyse

Structure les arguments de ROI pour les investissements en analyse, les outils et l'expansion des équipes. Donne aux analystes les moyens de défendre une culture axée sur les données au sein des organisations.

Leçon 2 • Analyse concurrentielle et de marché

Synthétise les données de part de voix, d'analyse comparative et de dimensionnement du marché pour un contexte stratégique. Positionne la performance de la marque par rapport à la dynamique du marché.

Leçon 3 • Prévision des performances marketing

Applique les méthodes de séries temporelles et la prévision par régression pour projeter les KPI futurs. Permet une planification proactive et une identification précoce des risques de performance.

Leçon 4 • Projet de synthèse : projet d'analyse de bout en bout

Intègre toutes les compétences antérieures dans un engagement analytique complet, de la donnée à la recommandation. Simule les livrables d'un analyste réel pour le portfolio et la préparation aux entretiens.