Formation en marketing analytics client

Leçon 1 • Vue d'ensemble du paysage des données client

Cartographie les catégories de données client disponibles pour les spécialistes du marketing et leurs sources. Relie les types de données à des décisions marketing spécifiques.

Leçon 2 • Métriques clés et KPI

Présente les indicateurs de performance marketing les plus critiques et leur mode de calcul. Ancre les étudiants dans les chiffres qu'ils analyseront tout au long du cours.

Leçon 3 • Ce que signifie l'analytique marketing

Définit l'analytique marketing, son périmètre, et en quoi celle-ci se distingue de la business intelligence générale. Pose le vocabulaire employé tout au long du cours.

Leçon 1 • Confidentialité, consentement et gouvernance des données

Aborde les exigences éthiques et réglementaires pour la collecte et l'utilisation des données client. Garantit que les étudiants construisent des pipelines d'analytique conformes dès le départ.

Leçon 2 • Qualité et validation des données

Couvre les techniques pour évaluer et améliorer l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données client. Une mauvaise qualité des données est la première cause de résultats d'analytique trompeurs.

Leçon 3 • Identité client et unification des données

Explique comment lier les enregistrements clients à travers les canaux en un profil unique. Permet une analyse cross-canal précise, couverte dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Principes de la segmentation client

Établit pourquoi la segmentation améliore l'efficacité marketing et ce qui rend un segment actionnable. Fournit les critères d'évaluation utilisés pour juger tous les résultats de segmentation.

Leçon 2 • Segmentation basée sur des règles et RFM

Enseigne la segmentation manuelle et RFM (récence-fréquence-montant) comme points de départ pratiques. Ces méthodes ne nécessitent pas de modélisation avancée et offrent une valeur commerciale immédiate.

Leçon 3 • Validation et activation des segments

Couvre les méthodes de test de la stabilité des segments et de traduction des segments en ciblage de campagnes. Boucle la boucle entre le résultat analytique et l'exécution marketing.

Leçon 4 • Segmentation comportementale et psychographique

Étend la segmentation au-delà des données démographiques pour inclure les attitudes, les motivations et les schémas d'utilisation. Produit des segments plus riches qui génèrent des stratégies marketing plus personnalisées.

Leçon 1 • Fondamentaux de la modélisation d'attribution

Explique comment le crédit des conversions est attribué entre les points de contact et pourquoi le choix du modèle est important. Jette les bases de l'attribution avancée couverte au chapitre 6.

Leçon 2 • Cartographie du parcours client

Introduit la cartographie du parcours comme un outil analytique fondé sur les données comportementales. Relie les cartes de parcours qualitatives aux métriques quantitatives d'entonnoir.

Leçon 3 • Analyse de chemins et fouille de séquences

Explore les techniques pour découvrir les chemins clients les plus courants et les plus valorisants. Révèle des voies de conversion non évidentes que les entonnoirs standards manquent.

Leçon 1 • Méthodes de calcul de la CLV historique

Présente les formules de CLV historique agrégée et individuelle à partir des données transactionnelles. S'appuie sur les compétences en gestion des données du chapitre 2.

Leçon 2 • Concepts de CLV et impact commercial

Définit la CLV et explique pourquoi elle est la métrique centrale du marketing centré sur le client. Relie la CLV au coût d'acquisition, aux dépenses de rétention et aux décisions de rentabilité.

Leçon 3 • Application de la CLV aux décisions marketing

Traduit les résultats de CLV en stratégies actionnables d'acquisition, de rétention et de reconquête. Montre comment la CLV modifie l'allocation des ressources entre les segments clients.

Leçon 1 • Tests A/B et multivariés

Enseigne les mécanismes de réalisation de tests A/B et multivariés sur les e-mails, les annonces et les pages d'atterrissage. Relie la conception du test aux KPI établis au chapitre 1.

Leçon 2 • Significativité statistique et confiance

Explique les p-values, les intervalles de confiance et les tailles d'effet dans un langage marketing simple. Équipe les étudiants pour éviter les faux positifs et les conclusions prématurées des tests.

Leçon 3 • Incrémentalité et tests avec groupe de retenue

Introduit les groupes de retenue et les expériences basées sur la zone géographique pour mesurer l'effet incrémental réel. Aborde les limites de la mesure basée sur le dernier clic et la corrélation.

Leçon 4 • Reporting et itération des campagnes

Couvre comment documenter les résultats des tests, partager les résultats et alimenter les apprentissages dans les campagnes futures. Construit une culture d'amélioration continue fondée sur les données.

Leçon 1 • Optimisation budgétaire avec les données d'attribution

Applique les résultats de l'attribution et du MMM pour réallouer les budgets médias afin d'obtenir un rendement maximal. Relie les résultats analytiques aux décisions d'investissement stratégiques.

Leçon 2 • Limites de l'attribution basée sur des règles

Revient sur les modèles d'attribution du chapitre 4 et expose leurs biais structurels. Motive le besoin d'alternatives basées sur les données et économétriques.

Leçon 3 • Fondamentaux de la modélisation du mix média

Introduit la modélisation économétrique du mix média comme une approche de mesure au niveau du canal. Explique comment le MMM complète les modèles d'attribution au niveau utilisateur.

Leçon 1 • Déploiement et suivi des modèles

Couvre l'opérationnalisation des modèles prédictifs dans les systèmes marketing et leur gestion de performance continue. Garantit que les modèles restent précis à mesure que le comportement client évolue.

Leçon 2 • Modèles de propension et d'upsell

Couvre les modèles qui prédisent la probabilité d'achat, la propension à l'upsell et l'affinité produit. Permet un ciblage de précision qui améliore le ROI des campagnes.

Leçon 3 • Cadres de prochaine meilleure action (NBA)

Présente des cadres décisionnels qui combinent plusieurs sorties de modèles pour sélectionner l'interaction client optimale. Représente le sommet stratégique de l'ensemble de compétences en analytique construit dans ce cours.

Leçon 4 • Fondamentaux de la modélisation prédictive

Établit le cadre de l'apprentissage supervisé et le cycle de vie du développement de modèles. S'appuie sur les concepts de CLV et de segmentation des chapitres 3 et 5.