Formation Étude et analyse de marché pour la tech

Leçon 1 • Éthique et conformité dans la recherche

Couvre le consentement éclairé, les obligations de confidentialité des données et l'utilisation éthique des données. Garantit que les pratiques de recherche respectent les normes professionnelles et réglementaires.

Leçon 2 • Types d'études de marché

Différencie les recherches primaires, secondaires, qualitatives et quantitatives. Les étudiants sélectionnent le type approprié en fonction des questions commerciales.

Leçon 3 • Le processus d'étude de marché technologique

Décrit le workflow de recherche de bout en bout, de la planification au reporting. Les étudiants associent chaque phase à des livrables et des échéanciers.

Leçon 4 • Définir les objectifs de recherche

Enseigne comment traduire les problèmes commerciaux en questions de recherche précises. Des objectifs clairs évitent la dérive du périmètre et le gaspillage de ressources.

Leçon 1 • Cartographier l'écosystème concurrentiel

Guide les étudiants dans la construction de cartes d'écosystème incluant les partenaires, les plateformes et les acteurs adjacents. La pensée écosystémique révèle les menaces concurrentielles indirectes et les opportunités d'alliance.

Leçon 2 • Modèles d'adoption technologique et de cycle de vie

Couvre la diffusion de l'innovation et les modèles de cycle de vie des produits pour les produits technologiques. Les étudiants appliquent l'étape du cycle de vie à la conception de la recherche et à l'évaluation des opportunités de marché.

Leçon 3 • Analyse de la structure sectorielle

Applique des outils d'analyse structurelle pour évaluer l'intensité concurrentielle sur les marchés technologiques. Les étudiants identifient les forces structurelles qui façonnent la rentabilité et le potentiel de croissance.

Leçon 4 • Définir et segmenter les marchés technologiques

Présente les cadres de définition du marché et les variables de segmentation spécifiques au secteur technologique. Une segmentation précise sous-tend toutes les analyses concurrentielles et clients ultérieures.

Leçon 1 • Intelligence numérique et web

Couvre les principes du scraping web, du social listening et de l'analyse de l'empreinte numérique. Les étudiants rassemblent et structurent les signaux numériques en insights de marché actionnables.

Leçon 2 • Sources de données publiques et gouvernementales

Identifie les ensembles de données publiques pertinents pour l'étude de marché technologique. Les étudiants accèdent aux bases de données statistiques, aux registres de brevets et aux données commerciales et les interprètent.

Leçon 3 • Évaluer et synthétiser les sources secondaires

Enseigne la triangulation des sources, la détection des biais et les cadres de synthèse. Les étudiants produisent un brief de recherche secondaire structuré avec des indices de confiance.

Leçon 4 • Fondamentaux de la recherche secondaire

Définit la recherche secondaire, ses avantages et ses limites dans les contextes technologiques. Établit des critères de sélection des sources avant que les étudiants n'accèdent à des données.

Leçon 1 • Recherche terrain et entretiens avec des experts

Guide les étudiants dans la réalisation d'entretiens avec des experts et de visites terrain auprès de parties prenantes technologiques. L'apport d'experts valide les résultats secondaires et fait émerger des signaux de marché naissants.

Leçon 2 • Techniques de recherche qualitative

Présente les entretiens approfondis, les groupes de discussion et l'observation ethnographique pour la recherche technologique. Les méthodes qualitatives révèlent les motivations que les sondages ne peuvent pas capturer.

Leçon 3 • Stratégie d'échantillonnage et recrutement

Explique les méthodes d'échantillonnage probabiliste et non probabiliste pour les populations des marchés technologiques. Les étudiants calculent les tailles d'échantillon et conçoivent des questionnaires de recrutement.

Leçon 4 • Conception d'enquêtes pour les audiences technologiques

Couvre les types de questions, la sélection des échelles et le flux d'enquête pour les répondants techniques. Des enquêtes bien conçues réduisent le biais de non-réponse et améliorent la qualité des données.

Leçon 1 • Statistiques inférentielles et tests d'hypothèses

Présente les intervalles de confiance, les tests t et les tests du chi-deux pour les conclusions de l'étude de marché. Les étudiants déterminent la significativité statistique avant de tirer des conclusions actionnables.

Leçon 2 • Techniques de segmentation et de clustering

Utilise l'analyse par cluster et l'analyse factorielle pour identifier des segments clients et de marché distincts. La segmentation quantitative remplace l'intuition par des groupements fondés sur les données.

Leçon 3 • Statistiques descriptives pour les données de marché

Couvre les mesures de tendance centrale, de dispersion et de forme de distribution pour les ensembles de données de marché. Les statistiques descriptives constituent la base de toute analyse quantitative plus approfondie.

Leçon 4 • Analyse de régression et de corrélation

Applique la régression linéaire et multiple pour identifier les facteurs déterminants des résultats de marché. Les étudiants modélisent les relations entre des variables telles que le prix, l'adoption et la satisfaction.

Leçon 1 • Cadres d'analyse SWOT et de positionnement concurrentiel

Applique l'analyse SWOT, la cartographie perceptuelle et les matrices de positionnement aux données concurrentielles. Les étudiants traduisent l'analyse en recommandations de positionnement claires.

Leçon 2 • Surveiller les signaux des concurrents

Enseigne la surveillance continue des actions des concurrents via les canaux numériques et publics. Une surveillance continue transforme l'intelligence réactive en stratégie proactive.

Leçon 3 • Profilage concurrentiel et benchmarking

Guide le profilage systématique des concurrents directs et indirects selon des dimensions clés. Le benchmarking révèle les écarts de performance et éclaire les décisions de positionnement stratégique.

Leçon 4 • Fondamentaux de l'intelligence concurrentielle

Définit l'intelligence concurrentielle, son périmètre et sa distinction d'avec l'espionnage industriel. Établit un cadre éthique et juridique avant toute collecte d'informations.

Leçon 1 • Programmes VoC (Voix du Client)

Conçoit des programmes VoC systématiques utilisant le NPS, le CSAT et des boucles de feedback qualitatives. Des données VoC continues suivent les tendances de satisfaction et font émerger les besoins naissants.

Leçon 2 • Recherche sur le consentement à payer et les prix

Applique l'analyse conjointe, les méthodes Van Westendorp et Gabor-Granger aux décisions de prix. Les étudiants déterminent les prix optimaux et les compromis valeur-fonctionnalité.

Leçon 3 • Segmentation client et développement de personas

Combine la segmentation quantitative avec la perspective qualitative pour construire des personas actionnables. Les personas ancrent les décisions produit, marketing et commerciales sur des profils clients réels.

Leçon 4 • Recherche sur l'attrition, la rétention et la fidélité

Étudie les moteurs de l'attrition et de la fidélité via l'analyse de cohorte et les entretiens de sortie. La recherche sur la rétention relie directement les insights de marché aux stratégies de protection des revenus.

Leçon 1 • Synthétiser la recherche en insights

Enseigne le mind mapping, la technique de l'échelle d'insight et l'analyse « et alors ? » pour passer des données aux insights. La synthèse transforme les résultats bruts en une intelligence pertinente pour la décision.

Leçon 2 • Présenter aux parties prenantes technologiques

Développe des compétences pour présenter les résultats de recherche à des publics techniques, dirigeants et transversaux. Des présentations adaptées augmentent l'adoption de la recherche et l'impact organisationnel.

Leçon 3 • Structurer les rapports de recherche

Couvre l'architecture du rapport, la rédaction du résumé exécutif et l'organisation des annexes pour les audiences technologiques. Un rapport bien structuré augmente la probabilité que les résultats guident les décisions.

Leçon 4 • Traduire les insights en recommandations stratégiques

Guide les étudiants dans la conversion des conclusions de recherche en recommandations prioritaires et actionnables. Les recommandations stratégiques bouclent la boucle entre l'investissement en recherche et les résultats commerciaux.