Intégrer le Big Data à sa stratégie marketing

Relever les nouveaux challenges marketing liés au Big Data.
Accompagner et maîtriser les changements liés à l'exploitation de ses données.
Anticiper les services et les usages rendus possibles par le Big Data.

Module distanciel

E-quiz en amont/aval de la formation.

Placer les données au cœur du processus marketing

Étude de cas: analyser le potentiel business de l’exploitation des données pour convaincre en interne.
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.
Étude de cas: les outils à disposition du marketeur pour mener une analyse de données.
S’appuyer sur une Data Management Plateform (DMP): enjeux, bénéfices et coûts.

Collecter et modéliser les données client

Identifier et sécuriser les données "first party" issues de son SI.
Sélectionner des données "hird party" issues de data brokers ou de partenaires.
Fusionner des données: modèles, processus de nettoyage, normalisation et enrichissement.
Mettre en place les bons partenariats: sources, réseaux sociaux, brokers et agrégateurs, géolocalisation…
Sécuriser le partage d’identifiants avec ses partenaires.
Atelier: structurer ses données dans son datalake pour les retraiter et les analyser.

Analyser ses données

Saisir les enjeux du 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.
S’approprier les niveaux d'analyse en data mining: automatiser l'identification de personas, augmenter sa base avec les look-alike…
Exploiter sa 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.
Étude de cas: 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 ses décisions par A/B testing et les algorithmes Bandit.