Datascience au service du Marketing et de la Relation client

Code UE : ESC115

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable national

Anne-Catherine OUVRARD

Responsable opérationnel

Anne-Catherine OUVRARD

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.

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

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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Type
Intitulé
Equipe pédagogique
Modalité(s) / Lieu(x)
Code
Equipe pédagogique Droit et immobilier
Modalité(s) / Lieu(x)
Equipe pédagogique Informatique
Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris
  • Equipe pédagogique Mathématique et statistique
    Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris
  • Equipe pédagogique Stratégies
    Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris
  • Equipe pédagogique Stratégies
    Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris, Pays de la Loire
  • Equipe pédagogique Territoires
    Modalité(s) / Lieu(x)
    Equipe pédagogique Territoires
    Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris
  • Equipe pédagogique Stratégies
    Equipe pédagogique Territoires
    Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris
  • Type Intitulé Equipe pédagogique Modalité(s) / Lieu(x) Code

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    Cherifa Michaud
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