Formations courtes
Formation - Le Big Data dans sa stratégie marketing
Expertise
2 jours - 14 heures
Luxembourg
À distance
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Mettre les données au service de ses enjeux.
Objectifs
Pour qui ?
Prérequis
Compétences acquises
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.
Pour qui ?
Responsables ou directeurs marketing, responsables ou directeurs de la relation client.
Prérequis
Maîtriser les fondamentaux du marketing et de la relation client
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.
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.
Inter
Intra
Sur mesure
en présentiel ou à distance
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