Formation - Intégrer le Big Data à sa stratégie marketing

Module distanciel

• E-quiz en amont/aval de la formation.

Placer les données au cœur du processus marketing

• Étude de cas : analyser le potentiel business de l’exploitation des données pour convaincre en interne.
• Intégrer le Big Data dans sa stratégie marketing : formuler son projet, définir ses besoins.
• Mettre en place une organisation et un rapprochement des fonctions marketing et DSI.
• Étude de cas : les outils à disposition du marketeur pour mener une analyse de données.
• S’appuyer sur une Data Management Plateform (DMP) : enjeux, bénéfices et coûts.

Collecter et modéliser les données client

• Identifier et sécuriser les données « first party » issues de son SI.
• Sélectionner des données « third party » issues de data brokers ou de partenaires.
• Fusionner des données : modèles, processus de nettoyage, normalisation et enrichissement.
• Mettre en place les bons partenariats : sources, réseaux sociaux, brokers et agrégateurs, géolocalisation…
• Sécuriser le partage d’identifiants avec ses partenaires.
• Atelier : structurer ses données dans son datalake pour les retraiter et les analyser.

Analyser ses données

• Saisir les enjeux du décisionnel (Business Intelligence) : analyse et reporting.
• Les mesures d'audience web (Web Analytics) :

• comprendre et optimiser l'usage de son site web par ses visiteurs,
• améliorer la navigation et la performance d'un site,
• mesurer la performance de ses actions marketing : attirer, retenir, transformer.

• S’approprier les niveaux d'analyse en data mining : automatiser l'identification de personas, augmenter sa base avec les look-alike…
• Exploiter sa base clients : passer de l'analyse exploratoire à l'analyse prédictive.

Intégrer l'analyse de données par la performance

• Utiliser les données au service du category management.
• Étude de cas : 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 ses décisions par A/B testing et les algorithmes Bandit.