Réf. C16PROKANTI

Durée : 10 jours (70 heures)

Tarif : 5290 HT (déjeuners offerts)

  • Blended

Lieu : Paris

Prochaine session : du 7 au 9 décembre 2016
du 16 au 18 janvier 2017
du 13 au 16 février 2017 à Paris

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Business development

Parcours responsable études quantitatives

Du traitement de l'information à l'analyse des données

Ce parcours vous apporte les méthodes et outils indispensables pour vous perfectionner dans les études quantitatives : faire parler les chiffres, résumer de grands volumes de données et optimiser vos ciblages et investissements marketing.

objectifs

  • Maîtriser les méthodes d’analyse de données quantitatives.
  • Connaître et pratiquer les principes des statistiques.
  • Se perfectionner aux techniques d’analyse univariée et multivariée.
  • S’initier aux techniques de scoring pour réussir ses actions marketing.

Compétences métier

A l'issue de ce parcours, vous serez en mesure de choisir les analyses quantitatives adaptées et d'interpréter des résultats quantitatifs à partir d'analyses bivariées et multivariées.

Programme

Se perfectionner aux différentes techniques d'analyse des données (3 jours)

Déterminer l’échantillon

  • Les méthodes d’échantillonnage.
  • Le suréchantillonnage et la problématique de redressement.

 

Réaliser le questionnaire et traiter l’information

  • Les règles d’or du questionnaire.
  • Les effets de halo.
  • Les échelles de mesure.
  • Les tests statistiques.
  • Les indicateurs de liaisons.
  • Le « bilan d’image ».

 

Analyser les données

  • Les méthodes descriptives de recherche de structure.
  • Les méthodes explicatives (analyse discriminante, segmentation, régression linéaire).

 

Interpréter les résultats

  • Interprétation des indicateurs statistiques.
  • Construction et interprétation de mapping.

Analyser les données et exploiter les statistiques (3 jours)

Les principes de base de la statistique

  • Caractère qualitatif, quantitatif.
  • Variable binomiale (oui / non).

 

Les statistiques sur une variable

  • Le mode, la médiane, les moyennes.
  • Les centiles, quartiles et déciles.
  • L’écart-type et la variance.

 

Les séries statistiques et graphiques

  • Distribution de valeurs.
  • Série de fréquences, série cumulée.
  • Distribution de la loi normale.
  • Histogrammes à barres, diagrammes en radar, nuages de points XY.
  • Statistiques sur 2 variables : tableaux croisés et corrélation linéaire.

 

La fiabilité d’une étude de marché

  • Les différents modes de sondage.
  • La taille de l’échantillon.
  • Les intervalles de confiance et la possibilité d’extrapolation.
  • Les sources d’erreurs-aléas et biais.

 

Les données réelles

  • Les valeurs manquantes.
  • Les individus et les valeurs aberrantes.

Pratiquer l'analyse multivariée et les techniques de scoring (4 jours)

Explorer de grands ensembles de données : en partant de l’analyse en composantes principales

  • Analyse en composantes principales (ACP) sur des données réelles.
  • Analyse factorielle des correspondances sur un tableau (AFC).
  • Analyse des correspondances multiples (ACM).
  • Analyse multidimensionnelle (MDS) sur des tableaux de distances entre produits.

 

Relier des variables « à expliquer », à de grands ensembles de données connues en partant de la régression linéaire multiple

  • Interpréter les résultats.
  • Sélectionner des variables explicatives.
  • Applications en mesure de la satisfaction.
  • Analyse discriminante.
  • Analyse canonique.

 

Utiliser les méthodes de scoring

  • À partir des exemples :
    • construction d’une définition concrète du scoring,
    • panorama des domaines d’utilisation pour piloter les actions marketing.

 

Collecter et traiter des données fiables et pertinentes

  • Les grandes familles de données disponibles.
  • L’extraction d’échantillon / variables pertinents.

 

Déterminer des groupes de clients répondant aux objectifs marketing fixés

  • Les caractéristiques différenciantes de groupes de population.
  • Les indicateurs de scoring.
  • Les techniques de modélisation.
  • La performance d’un score.

pour qui ?

Responsables d’études, chargés d’études quantitatives confirmés.


Prérequis

Connaissance des techniques d’études quantitatives de base.

pédagogie & bénéfices

  • Une articulation présentiel/distanciel (blended learning) qui facilite la montée en compétences.
  • La pédagogie est fondée sur l’application pratique à partir de cas d’entreprises et permet d’acquérir une meilleure connaissance des méthodes d’analyse.
  • Blended
  • Format pédagogique mixant :
  • Formation présentielle
  • Module elearning complémentaire

dates

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