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Formation - Le Big Data dans sa stratégie marketing

Mettre les données au service de ses enjeux.

Expertise
2 jours - 14 heures
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Objectifs Public Programme
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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.
Vous souhaitez joindre un conseiller ?
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.
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