La combinaison des connaissance métiers avec les analytiques permettra aux entreprises, grâce à ses talents en interne de:

  • Augmenter ses revenus (par exemple en augmentant la capacité du département de marketing et de vente)

  • Réduire ses coûts (par exemple en optimisant et en automatisant certains processus et tâches).

  • Créer de la valeur (par exemple en créant de nouveaux produits et services)

Description

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.


Ce que vous apprendrez

A la fin de la formation, vous serez en mesure de:

  • Construire un modèle score de prospects

  • Mettre en place un modèle d'attribution marketing

  • Réaliser un test A/B

  • Analyser les réseaux sociaux

  • Faire une analyse de cohortes

  • Mettre en place une segmentation des clients

  • Concevoir un système de recommandation

  • Analyser les sentiments avec du traitement du langage naturel

  • Construire un modèle de prédiction des défections

  • Mettre en place un modèle de CLV

Les outils, langages et logiciels

Tous les outils et logiciels utilisés sont gratuits.

  • SQL Server Management Studio

  • SQL Server Developer

  • Power BI Desktop

  • Jupyter Notebook

  • Python (Anaconda)

  • KNIME Analytics Platform

Approche pratique

  • Laboratoires virtuels

    Aucune installation de logiciel sur vos ordinateurs n’est requise.

  • Études de cas

    12 études de cas sous forme de projets pratiques

  • Mentorat individuel

    (Option avec Mentorat) 9 sessions de mentorat individuels

  • Cours

    11 cours de préparation et de support

  • Lab

    Accès aux laboratoires virtuelles

  • Communauté

    Accès à une communauté privée

  • Mentorat

    (Option avec Mentorat) 9 sessions de mentorat individuels


LAB
COMMUNAUTÉ
MENTORAT
Cours de support
Projets pratiques (études de cas)
Laboratoires virtuels
Certificat d'achèvement
Communauté privée

Mentorat individuel


Prix (par personne) 1350$  1550$  2750$

Tarification sociale

Uluumy souhaite rendre l'intelligence artificielle accessible à toutes et à tous. Pour le permettre, notre plateforme propose une tarification sociale pour les deux options Lab et Communauté

Personnaliser et adapter la formation à la réalité de votre entreprise

Il existe différents programmes de subvention disponibles pour aider les entreprises à former leurs employés à moindres coûts. Si vous souhaitez former vos équipes à l'intelligence artificielle, SCALE AI fournit des aides allant jusqu'à 85% du coût des formations sur-mesure dans le domaine de l'IA. C'est justement ce que notre plateforme peut vous offrir. Alors, n'hésitez plus et atteignez le plein potentiel de votre entreprise.

Vous allez apprendre:

  • Les bases de SQL
  • L’essentiel du langage Python pour la science des données. 
  • Les bases du logiciel KNIME

Les bases de SQL

Cours

Un cours pour apprendre les bases de SQL. Vous apprendrez à utiliser le langage de requête structuré (SQL) pour extraire et analyser des données stockées dans des bases de données.

Les bases de Python pour l'analyse des données

Cours

Apprendre l'essentiel de Python pour analyser vos données (les bibliothèques Pandas et Seaborn)

Les bases de KNIME

Cours

Apprendre les bases du logiciel de science des données KNIME

Les bases de la statistique

Cours

Décrire les données, extraire l’information pertinente dans les données, analyser et interpréter les données pour prendre des décisions

Les bases de l'apprentissage automatique

Cours

Apprendre les fondamentaux de l'apprentissage automatique (machine learning)

Dans le premier bloc, vous allez apprendre à:

  • Construire un modèle score de prospects
  • Mettre en place un modèle d'attribution marketing
  • Réaliser un test A/B
  • Analyser les réseaux sociaux

Construction d’un modèle score de prospects

Projet pratique

La création de ce genre de modèle permet aux équipes marketing et ventes de concentrer leurs efforts aux bons endroits

Mettre en place un modèle d'attribution marketing

Projet pratique

Créer un modèle permettant de donner une importance précise à chaque canal de marketing pour un achat, un abonnement ou toute conversion souhaitée

Test A/B

Cours

De l’objet mail de votre campagne marketing à la mise en vente à grande échelle de votre nouveau produit, le test A/B met tous les avantages de la méthodologie scientifique de votre côté pour que vous puissiez prendre les meilleures décisions.

Mettre en place et réaliser un test A/B

Projet pratique

Réaliser étape par étape un test A/B utilisant Python

Applications commerciales de l’analyse des réseaux sociaux

Projet pratique

Étudier la relation entre des individus ou encore d’autres entités comme des documents ou des organisations.

Dans le deuxième bloc, vous allez: 

  • Faire une analyse de cohortes
  • Mettre en place une segmentation des clients
  • Concevoir un système de recommandation
  • Analyser les sentiments avec du traitement du langage naturel
  • Construire un modèle de prédiction des défections
  • Prédire les ventes
  • Mettre en place un modèle de CLV.

Analyse de cohortes

Projet pratique utilisant SQL

L’analyse de cohortes est une méthode qui permet d’analyser et d’anticiper le comportement de ses clients et ainsi de mieux les comprendre.

Construire un tableau de bord de vente avec Power BI

Projet pratique utilisant Power BI

Conception d’un tableau de bord interactif. Apprendre comment automatiser le processus de l'importation des données jusqu'à la publication du rapport.

Ressources sur l'apprentissage non supervisé

Cours

des ressources pour apprendre les bases de l'apprentissage non supervisé.

Mettre en place une segmentation des clients

Projet pratique

L’objectif de ce projet est de créer une segmentation de client afin de trouver des actions marketing qui pourraient leur être destinés.

Construction d’un modèle de prédiction des défections

Projet pratique

La prédiction de défection (ou de churn) 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.

Les bases des systèmes de recommandation

Cours

Apprendre les principes fondamentaux des systèmes de recommandation

Concevoir un système de recommandation

Projet pratique

Analyser les préférences de l'utilisateur et lui recommander exactement ce qu'il veut, ou même ce qu'il ne s'attendait pas à trouver dans sa liste des produits préférés

Les bases du NLP (Natural Language Processing)

Cours

ensemble de ressources incluant des cours en ligne et des suggestions de livres pour apprendre les bases du Natural Language Processing

Analyse des sentiments avec du traitement du langage naturel

Projet pratique

Apprendre à utiliser l’apprentissage automatique afin de construire un modèle de classification de textes. Pour se faire, nous vous montrons un exemple concret d'application dans une situation d'affaires de l'analyse de sentiments.

Mettre en place un modèle de Customer Lifetime Value

Projet pratique

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.

Séries chronologiques (Time Series)

Cours

Cours pour apprendre les bases des séries chronologiques

Mettre en place un modèle de prévision des ventes

Projet pratique

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.

Éthique, biais et responsabilité de l'IA/ML

Ressources

des ressources Éthique, biais et responsabilité de l'IA/ML

Évaluation finale et certificat d'achèvement

Cours

Temps estimé et une proposition de calendrier

Le cursus est conçu pour que vous puissiez le suivre à votre rythme. Nous vous suggérons ce calendrier sur neuf (9) semaines

  • Semaine #1: COURS DE PRÉPARATION - 10 heures (un minimum de 5 heures)

  • Semaine #2: COURS DE PRÉPARATION - 15 heures (un minimum de 10 heures)

  • Semaine #3: ATTIRER & ENGAGER - 10 heures (un minimum de 6 heures)

  • Semaine #4: ATTIRER & ENGAGER - 10 à 15 heures (un minimum de 6 heures)

  • Semaine #5: RETENIR & ENCHANTER - 10 heures (un minimum de 6 heures)

  • Semaine #6: RETENIR & ENCHANTER - 15 heures (un minimum de 10 heures)

  • Semaine #7: RETENIR & ENCHANTER - 15 heures (un minimum de 10 heures)

  • Semaine #8: RETENIR & ENCHANTER - 10 heures (un minimum de 6 heures)

  • Semaine #9: RETENIR & ENCHANTER - 10 heures (un minimum de 6 heures)