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Le Big Data dans sa stratégie marketing

1350 €

à 0.7 KM
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Introduction

Big Data, d'où viens-tu ? Concept, applications marketing, enjeux, chiffes clés…
Le potentiel business et le marketing de l'exploitation des données (personnalisation des échanges, connaissance poussée des besoins clients, interactivité et instantanéit).
Placer les données au cœur du processus marketing

Comprendre les origines et les enjeux du Big Data
Créer de la valeur pour l'entreprise.
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.
Analyser : doit-on nécessairement se doter de data scientists ? Les outils à disposition du marketeur. Qu'est ce qu'un Data Warehouse ?
Collecter et modéliser les données client

Identifier et sécuriser les données « first party » issues de sa SI.
Sélectionner des données « third party » issues de data brokers ou de partenaires.
Fusionner des données : quels modèles, quel processus de nettoyage, comment normaliser et enrichir ?
Mettre en place les bons partenariats : quelles sources ? Quels services ? (réseaux sociaux, brokers et agrégateurs, géolocalisation…). Comment sécuriser les identifiants partagés ?
Analyser les données

Introduction au 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).
Les différents niveaux d'analyse en data mining : automatiser l'identification de personas, augmenter sa base avec les look-alike…
La 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.
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 par A/B testing et les algorithmes Bandit.
Identifier les cas d'usage liés au Big Data

Mesurer l'e-réputation et la notoriété d'une marque.
Mesurer l'expérience et la satisfaction client, optimiser le parcours client.
Mesurer le ROI des influenceurs et l'efficacité des programmes Social Business.
Identifier la valeur ajoutée des différents canaux digitaux.
Optimiser le ROI des campagnes marketing.
Cadrer la stratégie Big Data

Les facteurs clés du succès d'un projet Big Data.
Les principaux risques à évaluer.
Diagnostiquer la maturité dans l'entreprise et le changement potentiel.
Définir les objectifs métiers et les usages cibles liés au Big Data.
Piloter la stratégie et mettre en place une organisation adaptée.