Data Science

La Data Science au Service du marketing

Objectifs

  • Comprendre et pratiquer différentes méthodes en marketing pour une meilleure connaissance clients et l’optimisation des actions
  • Analyser et comprendre les besoins clients et leurs motifs d’insatisfaction
  • Prédiction des moments-clés et des actions marketing durant le cycle de vie des clients (conversion, up-selling, cross-selling, et résiliation)

Programme

Introduction

  • Comprendre les enjeux des problématiques en marketing
  • Démystifier les notions de big data/intelligence artificielle/machine learning
  • Comprendre comment la data science peut apporter des outils performants en marketing

Modèles descriptifs appliqué en marketing

  • Méthodes et enjeux dans la segmentation des clients
  • Comment apppliquer les méthodes de segmentation
  • Comment construire un tableau de bord pour avoir une vision 360 des clients
  • Cas pratique: segmentation de clients

Modèles prédictifs appliqués en marketing

  • Comprendre et appliquer des méthodes de ciblage
  • Comprendre et appliquer des méthodes segmentations des clients
  • Comment faire de l’up-selling, du cross-selling
  • Importance de mesurer la performance des actions commerciales, et comment optimiser la rentabilité
  • Cas pratiques: ciblage de clients et cross-selling

Connaissance clients, valeur client, et automatisation des opérations

  • Comment découvrir les nouveaux besoins des clients
  • Comprendre la notion de valeur client et son calcul
  • Comment automatiser les processus de souscription

Analyse des avis clients

  • Analyse des commentaires et des notes des clients
  • Comprendre et extraire les sujets de conversations et cibler les motifs d’insatifactions
  • Analyser le NPS
Analyse statistique avancée avec R (Prev Lesson)
Retour à Data Science

Pas de commentaires

Donner un commentaire