Mettre la big data au service du 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.

Construire une stratégie marketing data-driven efficace

• Identifier les enjeux de la Big Data dans le marketing actuel
• Les tendances technologiques : IA générative, real-time marketing, automation…
• Étude de cas : analyser le potentiel business de l’exploitation des données pour convaincre en interne.
• Intégrer la Big Data dans sa stratégie marketing omnicanale : formuler son projet, définir ses besoins.
• Définir une architecture data marketing efficace : DMP vs CDP vs CRM.
• Mettre en place une organisation et un rapprochement des fonctions marketing, data et IT.
• 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, structurer et sécuriser ses données

• Identifier et exploiter les différentes sources de données :
  • First-party data (CRM, site web, transactions, apps, IoT…);
  • Second et third-party data (partenaires, data brokers, open data) ;
  • Données comportementales et intentionnistes (géolocalisation, social listening, heatmaps…).
• Centraliser et enrichir ses données pour améliorer la connaissance client.
• Fusionner des données : modèles, processus de nettoyage, normalisation et enrichissement.
• Mettre en place les bons partenariats : sources, réseaux sociaux, brokers et agrégateurs, géolocalisation…
• Conformité et sécurité des données : sécuriser le partage de données avec les partenaires.
• Atelier : structurer ses données dans son datalake pour les retraiter et les analyser.
• RGPD, privacy-first et cookieless : quelles nouvelles stratégies adopter ?

Exploiter la data et l’IA pour optimiser ses actions marketing

• Exploiter sa base clients : passer de l'analyse exploratoire à l'analyse prédictive.
• Saisir les enjeux du décisionnel (Business Intelligence) : analyse et reporting.
• S’approprier les niveaux d'analyse en data mining & Machine Learning : segmentation avancée, scoring client, modèles prédictifs, augmenter sa base avec les look-alike…
• Automatiser et optimiser ses campagnes grâce à l’IA.
• Pilotage et optimisation des campagnes avec le real-time marketing.
• Unifier la data pour une interaction cohérente.

Intégrer l'analyse de données par la performance

• Utiliser la data pour améliorer l’efficacité des campagnes marketing.
• Maitriser la Data storytelling : transformer des données brutes en recommandations actionnables.
• 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.