Ref
6192104

Formation - Le Big Data dans sa stratégie marketing

Mettre les données au service de ses enjeux.

Expertise
2 jours - 14 heures
Luxembourg
Objectifs
  • Appréhender les nouveaux challenges marketing 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.


Compétences acquises
À l'issue de cette formation, vous serez en mesure de personnaliser vos relations avec les consommateurs, de répondre au mieux à leurs attentes et de rester compétitif.
Public
Responsables ou directeurs marketing, responsables ou directeurs de la relation client.

Prérequis

Maîtriser les fondamentaux du marketing et de la relation client

Programme

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.