Data Science

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