Formation Web Analytics

Leçon 1 • Éthique et confidentialité dans la collecte de données

Présente les cadres de consentement, la minimisation des données et les principes de confidentialité des utilisateurs. Établit des pratiques de données responsables comme une attente de base.

Leçon 2 • Ce que signifie l'analyse du marketing digital

Définit l'analyse dans un contexte marketing et la distingue du reporting. Établit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 3 • Types de données et méthodes de collecte

Couvre les données first-party, second-party et tierces ainsi que les techniques de collecte primaire. Donne aux étudiants les bases en matière de sourcing de données avant les chapitres dédiés aux outils.

Leçon 4 • L'écosystème du marketing digital

Cartographie des canaux possédés, gagnés et payants ainsi que leurs sorties de données. Fournit le contexte où l'analyse est appliquée dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Filtres, vues et intégrité des données

Montre comment exclure le trafic interne, les bots et le spam pour maintenir des données propres. Des données propres sont un prérequis pour une analyse fiable dans tous les chapitres suivants.

Leçon 2 • Configuration des objectifs et des conversions

Enseigne les objectifs de destination, de durée, de pages par session et d'événement. Relie les actions suivies aux KPI définis dans le chapitre 1.

Leçon 3 • Dimensions et métriques personnalisées

Étend la collecte de données par défaut avec des attributs personnalisés au niveau de l'utilisateur et de la session. Permet la segmentation et l'analyse d'audience abordées dans le chapitre 3.

Leçon 4 • Mise en œuvre du code de suivi

Couvre le placement manuel de tags et le déploiement via un gestionnaire de tags pour une capture précise des données. Permet directement le travail de reporting dans les sections suivantes.

Leçon 1 • Création et application de segments

Couvre les mécanismes de création, de sauvegarde et de comparaison de segments dans une plateforme d'analyse. Les compétences pratiques de création de segments sont appliquées dans chaque chapitre d'analyse suivant.

Leçon 2 • Techniques de segmentation comportementale

Regroupe les utilisateurs par actions sur le site, fréquence et récence pour révéler les schémas d'engagement. Les segments créés ici alimentent directement le ciblage des campagnes et la personnalisation.

Leçon 3 • Comprendre les rapports d'audience

Interprète les rapports démographiques, géographiques et technologiques pour profiler les visiteurs du site. S'appuie sur la configuration du suivi du chapitre 2 pour extraire des insights d'audience actionnables.

Leçon 1 • Analyse de l'entonnoir multi-canal

Révèle comment les canaux interagissent tout au long du parcours de conversion en utilisant les données de conversion assistée. Prépare les étudiants à l'approfondissement de la modélisation d'attribution dans le chapitre 5.

Leçon 2 • Classification des sources de trafic

Explique comment les plateformes d'analyse classifient le trafic organique, direct, de référence et payant. Une classification précise des sources est le fondement de toute mesure de campagne.

Leçon 3 • Suivi des campagnes e-mail et sur les réseaux sociaux

Applique la stratégie UTM aux newsletters par e-mail et aux posts sur les réseaux sociaux pour une attribution précise. Comble l'écart entre l'engagement hors site et les données de conversion sur site.

Leçon 4 • Stratégie des paramètres UTM

Enseigne des conventions de tagging UTM cohérentes pour les campagnes sur tous les canaux. Un tagging approprié garantit des données de sources propres pour l'analyse d'attribution dans les sections suivantes.

Leçon 1 • Fondamentaux des modèles d'attribution

Définit les modèles du dernier clic, du premier clic, linéaire, à décroissance temporelle et basé sur la position. Comprendre les mécanismes des modèles est nécessaire avant de les comparer ou de les sélectionner.

Leçon 2 • Calcul du ROI et du ROAS marketing

Applique les données de revenus et de coûts pour calculer le ROI, le ROAS et le coût par acquisition par canal. Quantifie l'efficacité marketing pour le travail d'optimisation budgétaire à venir.

Leçon 3 • Rapports d'attribution pour les parties prenantes

Structure les résultats d'attribution en rapports prêts pour la direction avec des implications budgétaires claires. Relie les résultats analytiques aux décisions stratégiques abordées dans le chapitre 8.

Leçon 4 • Comparaison des modèles pour les décisions par canal

Utilise l'outil de comparaison de modèles pour révéler comment l'allocation budgétaire change sous chaque modèle. Informe directement les calculs de ROI et les recommandations budgétaires de ce chapitre.

Leçon 1 • Formulation d'hypothèses et conception de tests

Enseigne un cadre d'hypothèses structuré et les exigences statistiques pour des tests valides. Une conception rigoureuse évite les expériences inutiles et les résultats trompeurs.

Leçon 2 • Réalisation de tests A/B et multivariés

Couvre la configuration de l'expérience, la répartition du trafic et l'assurance qualité pour les tests A/B et MVT. L'exécution pratique des tests développe les compétences nécessaires pour interpréter les résultats avec précision.

Leçon 3 • Interprétation et action sur les résultats de test

Explique la signification statistique, les intervalles de confiance et la signification pratique pour les résultats de test. Garantit que les étudiants prennent des décisions correctes à partir des données de test plutôt que de mal interpréter les résultats.

Leçon 4 • Diagnostic des abandons dans l'entonnoir de conversion

Utilise les rapports d'entonnoir, les pages de sortie et le flux de comportement pour localiser où les utilisateurs abandonnent. Le diagnostic précède la formulation d'hypothèses et la conception d'expériences.

Leçon 1 • Storytelling avec les données marketing

Structure les récits de données avec un flux clair d'insight, de preuves et de recommandations. Les compétences en storytelling amplifient le reporting d'attribution et de CRO des chapitres précédents.

Leçon 2 • Conception de dashboards pour différentes audiences

Adapte la disposition du dashboard et la sélection des métriques aux audiences de direction, de gestion et d'analyste. Une conception spécifique à l'audience garantit que les dashboards induisent des actions plutôt que de la confusion.

Leçon 3 • Maintenance et itération des dashboards

Couvre les audits de dashboards, l'abandon de métriques et le contrôle de version pour une utilisabilité à long terme. Garantit que les dashboards restent précis et pertinents à mesure que les objectifs commerciaux évoluent.

Leçon 4 • Principes d'une visualisation de données efficace

Couvre les attributs pré-attentifs, la sélection de graphiques et la réduction de la charge cognitive pour les données marketing. Ces principes régissent chaque décision de visualisation dans le chapitre.

Leçon 1 • Analyse des tendances et méthodes de prévision

Applique les moyennes mobiles, la décomposition saisonnière et la régression pour prévoir les KPI marketing. Les compétences en prévision permettent une planification budgétaire proactive et la définition d'objectifs.

Leçon 2 • Modélisation prédictive d'audience

Introduit le scoring de propension et la prédiction d'attrition pour identifier les segments d'audience à forte valeur. Les modèles prédictifs étendent les compétences de segmentation développées dans le chapitre 3.

Leçon 3 • Élaboration d'un plan de mesure marketing

Crée un document structuré reliant les objectifs commerciaux aux métriques, sources de données et responsables. Un plan de mesure est le fondement stratégique de toute activité d'analyse.

Leçon 4 • Diriger une équipe marketing axée sur les données

Couvre la gouvernance de l'analyse, les programmes de culture des données et l'alignement interfonctionnel pour le passage à l'échelle. Prépare les étudiants à intégrer la culture de l'analyse dans l'ensemble d'une organisation marketing.