Formation Data Marketing

Leçon 1 • Qualité des données et principes de gouvernance

Présente l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence comme dimensions de la qualité. Établit un lien entre une mauvaise qualité des données et des dépenses inutiles et un ciblage manqué.

Leçon 2 • Ce qu'est réellement le marketing axé sur les données

Définit le marketing axé sur les données en le contrastant avec les approches intuitives et cartographie ses composants essentiels. Établit un vocabulaire commun utilisé tout au long du cours.

Leçon 3 • Fondements éthiques et réglementaires

Couvre les droits des consommateurs en matière de confidentialité, les cadres de consentement et les principes de minimisation des données. Ancre la pratique éthique dans le risque commercial et la confiance des consommateurs.

Leçon 4 • L'écosystème du marketing axé sur les données

Cartographie les outils, les équipes et les sources de données qui constituent une stack marketing moderne. Montre comment chaque élément se connecte à l'exécution des campagnes.

Leçon 1 • Gestion des balises et mise en œuvre des pixels

Explique comment les balises et les pixels envoient des données aux plateformes d'analyse et de publicité. Enseigne la logique de mise en œuvre sans nécessiter de compétences approfondies en codage.

Leçon 2 • Plateformes de données clients et CRM

Distingue les CDP des CRM et explique quand chacun est approprié. Montre comment les profils unifiés sont construits à partir de multiples sources de données.

Leçon 3 • Architecture de stockage et d'accès aux données

Présente les entrepôts de données, les lacs de données et les data marts comme options de stockage pour les données marketing. Établit un lien entre le choix du stockage et la vitesse de requête et l'accessibilité de l'équipe.

Leçon 4 • Nettoyage et préparation des données

Enseigne la déduplication, la normalisation et le traitement des valeurs manquantes dans les ensembles de données marketing. Prépare les étudiants à fournir des données prêtes pour l'analyse.

Leçon 1 • Activation de l'audience sur tous les canaux

Explique comment les segments sont poussés vers les plateformes publicitaires, les outils e-mail et les moteurs de personnalisation. Aborde les taux de correspondance et la résolution d'identité dans l'activation.

Leçon 2 • Audiences similaires et prédictives

Explique comment les audiences de départ sont utilisées pour modéliser et étendre la portée à des prospects similaires. Introduit le scoring prédictif comme un perfectionnement du ciblage.

Leçon 3 • Principes fondamentaux de la stratégie de segmentation

Définit les critères de segmentation et explique pourquoi la granularité doit correspondre aux objectifs de la campagne. Introduit le compromis entre la taille du segment et la spécificité.

Leçon 4 • Mesure de la performance des segments

Définit les KPI pour évaluer la qualité des segments et leur adéquation à la campagne. Enseigne l'itération fine basée sur le retour de performance.

Leçon 1 • Conception de tableaux de bord et rapports

Enseigne les principes des tableaux de bord marketing efficaces pour différents publics de parties prenantes. Couvre la mise en page, la sélection de graphiques et les flux de travail de reporting automatisés.

Leçon 2 • Expérimentation et tests A/B

Introduit les tests basés sur des hypothèses, le calcul de la taille de l'échantillon et la signification statistique pour les expériences marketing. Établit un lien entre les résultats des tests et l'amélioration itérative des campagnes.

Leçon 3 • Analyse web et des campagnes

Couvre l'analyse du trafic, le comportement des sessions et le reporting de la performance des campagnes à l'aide de plateformes d'analyse. Enseigne la stratégie de paramètres UTM pour une attribution précise des sources.

Leçon 4 • Cadre de métriques marketing de base

Établit une hiérarchie des métriques allant de la notoriété au revenu et les associe aux étapes de l'entonnoir. Évite les pièges des métriques de vanité en liant les métriques aux résultats commerciaux.

Leçon 1 • Personnalisation des e-mails et CRM

Couvre le contenu dynamique, les déclencheurs comportementaux et les messages basés sur le cycle de vie dans les systèmes d'e-mail et de CRM. Établit un lien entre la profondeur de la personnalisation et les taux d'ouverture, de clic et de conversion.

Leçon 2 • Stratégie et maturité de la personnalisation

Cartographie la personnalisation, des approches basées sur des règles à celles pilotées par l'IA, et aide les étudiants à évaluer la maturité actuelle de leur organisation. Cadre la personnalisation comme une capacité d'entreprise, et pas seulement une tactique.

Leçon 3 • Orchestration de la personnalisation omnicanale

Explique comment coordonner les messages personnalisés sur les canaux e-mail, payants, web et en magasin. Aborde la synchronisation des données et le séquencement des messages.

Leçon 4 • Techniques de personnalisation respectueuses de la vie privée

Couvre le ciblage contextuel, la personnalisation basée sur des cohortes et le traitement sur l'appareil comme alternatives préservant la vie privée. Équilibre la pertinence et la confiance des consommateurs.

Leçon 1 • Ciblage des campagnes sur la recherche et les réseaux sociaux

Couvre les données d'intention de mots-clés, la superposition d'audience et les téléchargements d'audience personnalisée pour les plateformes de recherche et sociales. Enseigne le perfectionnement du ciblage à l'aide des données de performance.

Leçon 2 • Fondamentaux des données pour les médias payants

Présente les signaux de données qui alimentent les décisions de ciblage et d'enchères des médias payants. Établit un lien entre la qualité des données first-party et la performance des plateformes publicitaires.

Leçon 3 • Allocation budgétaire et optimisation des enchères

Enseigne l'allocation budgétaire axée sur les données entre les canaux à l'aide de signaux de performance et d'analyse du rendement marginal. Couvre la sélection de stratégies d'enchères automatisées.

Leçon 4 • Publicité programmatique et DSP

Explique les enchères en temps réel, les types de deals et la gestion des données dans l'achat programmatique. Couvre la sécurité de la marque et les contrôles de qualité de l'inventaire.

Leçon 1 • Modélisation de la valeur vie client

Enseigne les méthodes de calcul de la CLV et leur utilisation dans la fixation des budgets d'acquisition et la priorisation de la rétention. Établit un lien entre la CLV et la stratégie de revenus à long terme.

Leçon 2 • Déploiement et surveillance des modèles

Couvre les étapes allant de l'entraînement du modèle au déploiement en production et à la surveillance continue de la performance. Aborde la dérive du modèle et les déclencheurs de réentraînement.

Leçon 3 • Systèmes de recommandation en marketing

Explique les approches de filtrage collaboratif, de filtrage basé sur le contenu et de recommandation hybride. Couvre les considérations de mise en œuvre pour les plateformes de e-commerce et de contenu.

Leçon 4 • Fondamentaux de l'analyse prédictive

Introduit la régression, la classification et le clustering comme les principaux types de modèles utilisés en marketing. Cadre chaque type de modèle par la question marketing à laquelle il répond.

Leçon 1 • Alignement de la stratégie de données sur les objectifs commerciaux

Traduit les objectifs commerciaux en priorités de marketing axé sur les données et en critères de succès mesurables. Empêche le désalignement entre la stratégie et l'exécution.

Leçon 2 • Mesure et évolution de la stratégie

Établit des cadences de revue, des benchmarks de performance et des boucles de rétroaction pour maintenir la stratégie à jour. Établit un lien entre la mesure continue et l'itération stratégique.

Leçon 3 • Sélection de technologies et de fournisseurs

Enseigne un processus d'évaluation structuré pour sélectionner la technologie marketing en fonction des besoins en données et des exigences d'intégration. Couvre les décisions de construire vs. d'acheter.

Leçon 4 • Constitution d'une équipe marketing axée sur les données

Définit les rôles, les compétences et les modèles opérationnels nécessaires pour exécuter une stratégie de marketing axé sur les données. Couvre les structures d'équipe hybrides et le développement des compétences.

Leçon 5 • Audit de la maturité actuelle du marketing axé sur les données

Fournit un cadre structuré pour évaluer la maturité des données, de la technologie, des talents et des processus. Identifie les écarts entre l'état actuel et les objectifs stratégiques.