Réf. C18DATA

Durée : 9 jours (63 heures)

Tarif : 5990 HT (déjeuners offerts)

  • Nouveau

Lieu : Paris

Prochaine session : 21 et 22 juin 2018
16 et 17 juillet 2018
10 et 11 septembre 2018
11 et 12 octobre 2018
12 novembre 2018 à Paris

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Marketing

Parcours Big Data/Smart Data

Mettre les données au service de ses enjeux

objectifs

  • Appréhender les nouveaux enjeux du Big Data.
  • Accompagner son entreprise dans les changements liés à l’exploitation de ses données.
  • Anticiper les services et les usages rendus possibles par le Big Data.
  • Elaborer et déployer une stratégie marketing ciblée et innovante.

Compétences métier

à l'issue de cette formation, vous serez en mesure d'accompagner votre entreprise dans les changements liés à l'exploitation des données et de réussir dans votre fonction de Data manager.

Programme

Module 1 : Mettre les données au service de ses enjeux (2 jours)

Introduction

  • Big Data, d’où viens-tu ?
  • Le potentiel business et marketing de l’exploitation des données.

 

Placer les données au cœur du processus marketing

  • Intégrer le Big Data dans sa stratégie marketing.
  • Mettre en place une organisation et un rapprochement des fonctions marketing et DSI.
  • Analyser : doit-on nécessairement se doter de data scientists ? Les outils à disposition du marketeur.

 

Collecter et modéliser les données client

  • Identifier et sécuriser les données « first party » issues de sa SI.
  • Sélectionner des données « third party » issues de data brokers ou de partenaires.
  • Fusionner des données. 

 

Analyser les données

  • Introduction au décisionnel (Business Intelligence).
  • Les mesures d’audience web (Web Analytics).

 

Intégrer l’analyse de données par la performance

  • Utiliser les données au service du category management.
  • Personnaliser la relation client en intégrant des données au CRM et E-CRM.
  • Connecter des outils de recommandation à son site web et piloter par la performance.
  • Optimiser par A/B testing et les algorithmes Bandit.

Module 2 : Communiquer plus efficacement en utilisant les données (2 jours)

Comprendre les enjeux du data marketing

  • Pourquoi le data marketing est indispensable.
  • Identifier les points forts et axes d’amélioration de son organisation.
  • Concevoir un plan d’action « data ». 

 

Élaborer une stratégie de data marketing

  • Penser en priorité : client et objectif.
  • S’approprier les grandes étapes de la construction d’une stratégie data marketing.
  • Rédiger un cahier des charges stratégique.
  • Lever les points de blocage potentiels.
  • Définir un périmètre budgétaire cohérent.

 

Mettre en place sa démarche data marketing orientée client

  • Penser « smart data» et adopter les bonnes méthodes.
  • Mettre en corrélation la stratégie et l’opérationnel.
  • Adapter sa stratégie data marketing à son modèle économique.
  • Organiser le pilotage de son projet data.

 

Optimiser l’efficacité de ses actions

  • Définir des KPIs pertinents.
  • Analyser le ROI et concentrer son temps sur les actions les plus rentables.
  • Anticiper pour devancer la concurrence.
  • Pratiquer le marketing prédictif.

Module 3 : Data mining (2 jours)

Les différents types de données

  • Du Big Data au smart data.
  • Les données structurées et non structurées.
  • Les données sollicitées et non sollicitées.
  • Les données comportementales et leurs interprétations.

 

Le sourcing ou l’art de la sélection

  • Comprendre son environnement data.
  • Formaliser une road map de sélection. 

 

Voir pour comprendre : la visualisation

  • Introduction à la data visualisation.
  • Lier sa visualisation à des objectifs.
  • Définir des automatisations à partir de la visualisation.

 

Établir des automations

  • Introduction aux méthodes de scoring.
  • Fixer les seuils de data-marketing grâce au scoring.
  • Définir les variables de paramètres en marketing automation : introduction au modèle « SEED ».
  • Enrichir ses SI avec l’automatisation des processus d’automation.
  • Introduction à l’auto-apprentissage marketing : le machine learning.

 

Agir sur ses données

  • De la B.I à l’application du smart data.
  • L’action par la contextualisation.
  • Corriger ses actions en temps réel.
  • Atteindre la différenciation par la bonne action.
  • Définir ses workflows de manière simple.

Module 4 : Gérer et exploiter ses données (2 jours)

Sélectionner les données

  • Identifier les sources : donnée comportementale, générée, BtoB et BtoC.
  • Bâtir un plan d’action « data » : identifier « les data values » et faire un diagnostic.
  • S’approprier les environnements digitaux de l’organisation (réseaux sociaux, points d’entrée…) : que récupérer et à quoi cela sert-il ?

 

Maîtriser les technologies d’interprétation des données

  • Utiliser une Data Management Platform (DMP).
  • Sécuriser ses données.

 

Élaborer des modèles prédictifs

  • Établir des scénarios interprétables (Workflow).
  • Ajuster ses modèles en analysant les comportements.

Module 5 : Datavisualisation (1 jour)

Comprendre les enjeux de la data visualisation

  • La nécessité de faire le tri et de faire ressortir les informations clés 

 

Faire le point sur les données utiles

  • Mettre en œuvre le recueil, l’analyse, le tri efficace des données.
  • Déterminer les données et messages clés.

 

Élaborer la représentation graphique

  • S’approprier les différents types de visualisation des données.
  • Connaître les outils associés.
  • Choisir la représentation la plus pertinente en fonction du message à délivrer. 

 

Mettre en œuvre des seuils déclencheurs

  • Lier sa data visualisation aux actions internes et externes.
  • Déterminer efficacement un KPI actionnable.  

pour qui ?

Responsables ou directeurs marketing, responsables de l’expérience client, responsables E-CRM.


Prérequis

Maîtriser les fondamentaux du marketing.

pédagogie & bénéfices

  • Cas d’étude sur la mise en place d’une Data Management Platform (DMP) pour l’achat programmatique sur le scoring.
  • Programme soutenu par un expert du Big Data.
  • De nombreux exemples des bonnes pratiques et des méthodologies concrètes.
  • Une articulation présentiel/distanciel (blended learning) qui facilite la montée en compétences.

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