Les entreprises de toutes tailles peuvent bénéficier de l'utilisation de la science des données et de l'apprentissage automatique pour leurs efforts de marketing

Les applications de la science des données dans le marketing vont de la création de rapports et de tableaux de bord à l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les comportements des clients ou engager les clients avec les produits et le contenu.

Nous avons organisé le cursus en deux blocs

1. Attirer et engager
2. Retenir et enchanter

Dans le premier bloc  (attirer et engager), vous allez apprendre à:

Construire un modèle score de prospects

Le scoring des prospects est une technique de marketing dans laquelle les entreprises attribuent une note à chaque prospect en fonction de sa probabilité d'acheter leur produit ou leur service. Cela permet aux entreprises de cibler leurs campagnes marketing de manière plus efficace en se concentrant sur les prospects les plus prometteurs

Mettre en place un modèle d'attribution marketing

L'attribution marketing est une technique qui permet aux entreprises de mesurer et d'attribuer une valeur à chaque canal ou campagne marketing dans le processus d'achat d'un client. Cela leur permet de mieux comprendre l'efficacité de leurs efforts marketing et d'optimiser leur stratégie en conséquence.

Réaliser un test A/B

L'A/B testing est une technique de marketing dans laquelle les entreprises testent différentes versions d'une campagne marketing pour voir laquelle est la plus efficace.

Analyser les réseaux sociaux

L'analyse des réseaux sociaux est une discipline qui utilise des techniques quantitatives pour étudier les relations et les interactions entre les individus dans les réseaux sociaux. Cela peut inclure des réseaux sociaux en ligne, comme Facebook ou Twitter, mais aussi des réseaux sociaux hors ligne, comme les réseaux professionnels ou les communautés locales. 

Dans le deuxième bloc, vous allez: 

Faire une analyse de cohortes

L'analyse de cohortes est une technique d'analyse de données qui permet de suivre et d'étudier les comportements et les caractéristiques d'un groupe d'individus (la cohorte) au fil du temps.

Mettre en place une segmentation des clients

La segmentation des clients est une technique de marketing dans laquelle les entreprises divisent leur base de clients en groupes homogènes (les segments) en fonction de caractéristiques communes, telles que l'âge, le revenu, les préférences ou les comportements d'achat.

Concevoir un système de recommandation

Un système de recommandation est un type de logiciel ou d'algorithme qui utilise des données sur les préférences et les comportements des utilisateurs pour leur recommander des produits ou des services pertinents.

Analyser les sentiments avec du traitement du langage naturel

L'analyse des sentiments utilise le traitement du langage naturel pour extraire les émotions et les attitudes exprimées dans du texte. Cela peut être utile pour comprendre la réaction des gens à un produit, un service, une marque ou un événement. 

Construire un modèle de prédiction des défections

La prédiction de churn (ou de désabonnement) est une technique d'analyse de données qui permet aux entreprises de prédire la probabilité qu'un client quitte leur entreprise. Cela peut être utile pour identifier les clients à haut risque de churn et mettre en place des stratégies pour les fidéliser. 

Prédire les ventes

Les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour prédire les ventes futures en fonction de différents facteurs, tels que les tendances du marché, les campagnes publicitaires en cours et les données historiques de vente.

Mettre en place un modèle de CLV

Le CLV mesure la valeur totale des clients pour l'entreprise au cours de leur relation à vie avec l'entreprise. Cette métrique est particulièrement importante à suivre pour acquérir de nouveaux clients. 

Si vous êtes un.e professionnel.le du marketing intéressé par la science des données, alors ce cursus est pour vous!. Vous apprendrez comment la science des données peut vous aider à améliorer vos stratégies marketing. 

Si vous avez déjà étudié la science des données et l'apprentissage automatique, ce cursus vous conviendra parfaitement. Il vous guidera dans la manière d'appliquer vos connaissances et votre expérience de la science des données dans le marketing avec des exemples concrets.