Formation - Le Big Data dans sa stratégie marketing

Introduction

• Big Data, d’où viens-tu ? Concept, applications marketing, enjeux, chiffes clés…
• Le potentiel business et le marketing de l’exploitation des données (personnalisation des échanges, connaissance poussée des besoins clients, interactivité et instantanéit).

Placer les données au cœur du processus marketing

• Comprendre les origines et les enjeux du Big Data
• Créer de la valeur pour l'entreprise.
• 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.
• Analyser : doit-on nécessairement se doter de data scientists ? Les outils à disposition du marketeur. Qu'est ce qu'un Data Warehouse ?

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 : quels modèles, quel processus de nettoyage, comment normaliser et enrichir ?
• Mettre en place les bons partenariats : quelles sources ? Quels services ? (réseaux sociaux, brokers et agrégateurs, géolocalisation…). Comment sécuriser les identifiants partagés ?

Analyser les données

• Introduction au 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).
• Les différents niveaux d’analyse en data mining : automatiser l’identification de personas, augmenter sa base avec les look-alike…
• La 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.
• 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.

Identifier les cas d'usage liés au Big Data

• Mesurer l'e-réputation et la notoriété d'une marque.
• Mesurer l'expérience et la satisfaction client, optimiser le parcours client.
• Mesurer le ROI des influenceurs et l'efficacité des programmes Social Business.
• Identifier la valeur ajoutée des différents canaux digitaux.
• Optimiser le ROI des campagnes marketing.

Cadrer la stratégie Big Data

• Les facteurs clés du succès d'un projet Big Data.
• Les principaux risques à évaluer.
• Diagnostiquer la maturité dans l'entreprise et le changement potentiel.
• Définir les objectifs métiers et les usages cibles liés au Big Data.
• Piloter la stratégie et mettre en place une organisation adaptée.