Datascience au service du Marketing et de la Relation client
Code UE : ESC115
- Cours
- 6 crédits
Responsable national
Jean-Michel RAICOVITCH
Responsable opérationnel
Public et conditions d'accès
Avoir un niveau bac + 2 . Expérience professionnelle minimale de 2 ans souhaitable
Objectifs pédagogiques
Cette formation se veut à la fois constructive et critique, stratégique et pratique.
Elle montre comment la datascience, c'est à dire l'analyse de données massives et souvent non structurées éclaire la décision marketing.
Elle souligne à travers des exemples clairs et de nombreuses illustrations les raisons d'une démarche CRM et l'enrichissement que le marketing trouve dans l'analyse des données clients alors que se développent en ce domaine de nouvelles techniques mathématiques et informatiques, souvent résumées sous l'appellation datascience. Elle met en perspective cette démarche comme pratique de changement organisationnel, elle en montre l'utilité (et les limites) et donne des pistes pour permettre l'intégration réussie de la datascience dans l'entreprise.
Elle montre comment la datascience, c'est à dire l'analyse de données massives et souvent non structurées éclaire la décision marketing.
Elle souligne à travers des exemples clairs et de nombreuses illustrations les raisons d'une démarche CRM et l'enrichissement que le marketing trouve dans l'analyse des données clients alors que se développent en ce domaine de nouvelles techniques mathématiques et informatiques, souvent résumées sous l'appellation datascience. Elle met en perspective cette démarche comme pratique de changement organisationnel, elle en montre l'utilité (et les limites) et donne des pistes pour permettre l'intégration réussie de la datascience dans l'entreprise.
Compétences visées
Etre acteur de la double évolution, inéluctable, du marketing-produit vers le marketing-client et de l'utilisation de la datascience dans le traitement des données, pour ré-inventer le marketing; et ainsi mettre en place les changements fonctionnels et organisationnels associés.
Contenu
1 -Les nouveaux enjeux du marketing
2 -CRM et connaissance client
3 -Utilité de la donnée dans la stratégie générale de l'entreprise
4 -Utilisations analytiques de la donnée : du datamining au machine learning, les apports de la data science.
5 - Panorama des architectures et des outils data pour le CRM.
6 - Les techniques traditionnelles de fidélisation et leurs limites.
7 - Utilisation opérationnelle du marketing relationnel dans la fidélisation des clients : les techniques de ciblages, l'utilisation des canaux de communication, l'e-CRM...Nouveaux profils de clients et leur fidélisation : la connaissance du client et l'évaluation de ses réactions.
8 - Utilisation opérationnelle du marketing relationnel dans la conquête de clients.
9 - Réflexion prospective.
10 - Focus sur le tableau de bord
11 - Les études à l'heure du Big data
12 - L'univers de la datascience : Panorama des outils et des acteurs
2 -CRM et connaissance client
3 -Utilité de la donnée dans la stratégie générale de l'entreprise
4 -Utilisations analytiques de la donnée : du datamining au machine learning, les apports de la data science.
5 - Panorama des architectures et des outils data pour le CRM.
6 - Les techniques traditionnelles de fidélisation et leurs limites.
7 - Utilisation opérationnelle du marketing relationnel dans la fidélisation des clients : les techniques de ciblages, l'utilisation des canaux de communication, l'e-CRM...Nouveaux profils de clients et leur fidélisation : la connaissance du client et l'évaluation de ses réactions.
8 - Utilisation opérationnelle du marketing relationnel dans la conquête de clients.
9 - Réflexion prospective.
10 - Focus sur le tableau de bord
11 - Les études à l'heure du Big data
12 - L'univers de la datascience : Panorama des outils et des acteurs
Modalité d'évaluation
Examen écrit
Bibliographie
- E. Biernat ? M. Lutz : Data science : fondamentaux et études de cas : Machine learning avec Python et R Eyrolles 2015
- JPAimetti ? JM Raicovich : Intelligence marketing : Innovation, digitalisation, cross canal repères et recommandations pour relever les nouveaux défis Eyrolles 2013
- P. Lemberger : Big data et machine learning : les concepts et les outils de la datascience ed DUNOD 2016
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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UE
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Pays de la Loire
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Comment est organisée cette formation ?
Planning
Date limite d'inscription :
- 2ème semestre : 14/03/2020
Date de démarrage :
- 2ème semestre : 29/02/2020
Date de la première session d'examen :
- 2ème semestre : 01/05/2020
Date de la deuxième session d'examen :
- 2ème semestre : 14/07/2020Accompagnement collectif
Rendez-vous :
Chat : oui
Forum par UE :oui
Webconférence : ouiAccompagnement individuel
Echange par mails : oui
Accompagnement téléphonique :Regroupement
Séances de regroupement : nonModalités de validation
Examen sur table :non
Projet : non
Contrôle continu : non
Examen partiel : non
:
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Pays de la Loire
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Code UE : ESC115
- Cours
- 6 crédits
Responsable national
Jean-Michel RAICOVITCH