Master of Science Manager en Data Marketing

Parfaire les techniques de compréhension et de communication en langue anglaise dans un contexte plus étendu que le domaine de l’anglais commercial. Les apprenants peuvent avoir l’obligation de passer le TOEIC selon le campus d’accueil.

L’objectif est d’acquérir les compétences clés en termes de gestion budgétaire et de reporting. L’accent sera notamment mis sur l’architecture budgétaire, avec la mise en oeuvre des documents de synthèse, le contrôle de gestion des projets et son lien avec la gestion budgétaire, la réalisation et le pilotage des tableaux de bord. 

Ce module a pour objectif l’approfondissement des compétences des apprenants en informatique pour répondre à la demande des entreprises en matière de suivi budgétaire ou commercial, de management de projet, de gestion du personnel et de communication : Excel, Word, Powerpoint, outils de travail en équipe, logiciels métiers. Il vise à être performant sur les outils bureautiques, identifier et corriger rapidement les erreurs, personnaliser les outils existants ou créer ses propres outils. 

Ce séminaire est centré sur une négociation dans un contexte national et international. Il faudra notamment prendre en compte la dimension culturelle et définir son impact dans une négociation internationale. La négociation nationale sera centrée sur le processus de vente au moyen de jeu de rôle. 

Ce module permet aux apprenants d’améliorer leur CV et leur posture à travers notamment des mises en situation (business game, simulation professionnelle, prise de parole, etc.) ; des ateliers pratiques et professionnalisants (CV, réseaux sociaux professionnels, coaching, etc.) ainsi que des conférences métiers et master class. 

Une méthodologie précise d’analyse des besoins des clients, de la structure des marchés et de la dynamique des concurrents pour identifier les opportunités et les menaces de l’environnement, est présentée. 

À travers des études de cas, ce module a pour objectif de maîtriser les outils propres au marketing et à la communication sur Internet, en abordant principalement : 

• Les dernières tendances du e-commerce (m-commerce/ f-commerce…). 
• L’intégration du Web 2.0 aux stratégies marketing. 
• Présentation et maîtrise des outils du Web analytics. 
• Élaboration d’une stratégie marketing et commerciale sur les différents médias sociaux. 

Connaître le positionnement de l’entreprise dans l’environnement juridique. Connaître les contraintes juridiques encadrant le commerce en ligne, et de façon plus large le business sur internet. 

Appliquer les variables dans la programmation Python pour stocker, modifier et récupérer des données. Evaluer les implémentations de boucles en termes de performance et de lisibilité, et créer des structures de boucles complexes pour résoudre des problèmes de programmation avancés. Appliquer Pandas pour les tâches de manipulation.

Panorama des solutions de création de site internet (CMS, développement PHP, outils WYSIWYG…). Présentation des différents outils d’analyse, de la fréquentation d’un site internet, principaux indicateurs : origines, taux de conversion, temps passé… 

L’objectif de ce cours est de donner un aperçu de l’écosystème Big Data et comment ces technologies peuvent aider à atteindre de nouveaux objectifs grâce à de nouvelles techniques d’analyses de données, en offrant une introduction fondamentale sur les principales composantes de toutes les nouvelles technologies liées à la Data et ses cas d’utilisations dans divers domaines.

Les langages de programmation R et Python seront présentés et mis en oeuvre afin de comprendre leurs intérêts d’un point de vue managérial et ainsi pouvoir choisir les méthodes d’analyses les plus pertinentes. 

La data analytics consiste à explorer, transformer et analyser les données afin d’identifier les tendances et les schémas qui révèlent des informations exploitables pertinentes et améliorent l’efficacité, ce qui contribue à optimiser la prise de décision. Une stratégie moderne de data analytics permet aux systèmes et aux entreprises d’agir en fonction d’analyses automatisées en temps réel, ce qui garantit des résultats immédiats et percutants. 

Le marketing basé sur les données est un processus utilisé par les spécialistes du marketing pour obtenir des informations et identifier les tendances concernant les consommateurs et leur comportement – ce qu’ils achètent, l’efficacité des publicités et la façon dont ils naviguent. 

Appliquer les compétences SQL pour créer, lire, mettre à jour et supprimer des données dans une base de données, en utilisant des fonctions avancées comme les jointures, les sous requêtes et les fonctions d’agrégation. 

Analyser les données clients et les résultats des campagnes afin d’améliorer les stratégies marketing, en utilisant les outils CRM et d’automatisation du marketing pour la segmentation, le ciblage et la personnalisation. 

Les objectifs de ce cours sont de présenter un panorama de méthodologies statistiques et de méthodes de visualisation des données afin de pouvoir décrire de manière synthétique et faire ressortir l’information de jeux de données. Les données sont composées d’une ou plusieurs variables quantitatives et/ou d’une ou plusieurs variables qualitatives, mesurées sur un même échantillon d’individus. Les thématiques suivantes seront abordées : statistique descriptive, analyse des données, classification d’individus ou de variables, statistique inférentielle. Les aspects théoriques des approches et méthodologies présentées seront brièvement abordés et discutés. Ces approches et méthodologies statistiques seront illustrées sur des cas pratiques et mises en oeuvre sur le logiciel de statistique.

Qu’il s’agisse d’un environnement Agile ou de structure plus classique, mettre en place une gestion fine des projets et des équipes. Prise en compte de l’impact des techniques employées et de la mesure du retour sur investissement dans le pilotage de tels projets. Définir et négocier les objectifs de coûts, qualité et délai. Décomposer un projet et mettre en place une ingénierie concourante. Organiser un projet. Définir les responsabilités et tâches. Piloter un projet et gérer les ressources humaines et financières. Accompagner le changement. Mettre en place une Data Management Platform.

Le potentiel économique et sociétal des données est énorme : il peut permettre de nouveaux produits et services basés sur de nouvelles technologies, rendre la production plus efficace et fournir des outils pour lutter contre les défis sociétaux. Panorama des lois autour de la donnée. 

À partir de quantités importantes de données, venant de sources très diverses, déduire des comportements réguliers ou potentiels, au travers des techniques modernes de ciblage, segmentation et de scoring des e-consommateurs. Maîtriser l’analyse comportementale en temps réel pour favoriser les promotions multi-canaux et influencer le comportement du consommateur directement sur le point de vente (ou sur le site internet). 

Connaître les outils de base de l’analyse de données. Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Se poser les bonnes questions statistiques en adéquation à un problème marketing. Réaliser des traitements statistiques simples afin d’émettre des recommandations marketing. 

Surveiller et analyser les données en ligne qui sont les plus pertinentes pour l’activité de l’entreprise. Identifier les bonnes informations au bon moment et au bon endroit, afin d’améliorer la prise de décision et d’optimiser la performance de l’organisation. Choisir les outils appropriés pour comprendre et capitaliser sur cette nouvelle réalité. Anticiper les changements de marchés et de comportement client. Data Mining appliqué à la Customer intelligence. Mettre œuvre un projet Customer intelligence dans une entreprise. 

Connaître les diverses solutions disponibles sur le marché afin d’optimiser les choix d’investissements lourds engendrés par le Big Data : benchmarking des services, connaissance des tarifs, des clauses et sources pour se tenir à jour. Aperçu des technologies qui révolutionnent le quotidien et la relation client (RFID – Radio Fréquence Identification, NFC – Near Field Communication). Connaître les informations transmises en masse afin de construire de nouvelles stratégies. 

Le Data Mining est défini comme un processus utilisé pour extraire des données utilisables d’un ensemble plus large de données brutes. Les entreprises peuvent en apprendre davantage sur leurs clients et élaborer des stratégies plus efficaces liées aux diverses fonctions de l’entreprise, ce qui leur permet de tirer parti des ressources de façon plus optimale et plus judicieuse. 

Le digital permet d’obtenir un ensemble colossal d’informations sur les individus. Toutefois sans un traitement immédiat, ces données deviennent rapidement obsolètes. Connaître les sources d’information à la disposition du Marketer pour décrire précisément la situation ou les envies de ses clients et prospects en temps réel. 

Analyse des données d’études : analyses descriptives, explicatives ou prédictives de traitements simples ou complexes. Analyse textuelle et CRM : comprendre les possibilités offertes par les outils d’analyse textuelle pour appréhender les données avec un haut degré d’automatisation.  Améliorer la qualité de la base de données (homogénéité, qualification, gestion des contacts inactifs, etc.). 

Appliquer Looker pour l’exploration des données, la création de rapports et de tableaux de bord. Comprendre les principes fondamentaux de la conception UX et UI, y compris les principes de conception et la conception centrée sur l’utilisateur. 

Enjeux de l’algorithme dans la chaine de valeur des entreprises. Les algorithmes permettent désormais aux machines d’apprendre à détecter des schémas ou des modèles parmi des millions de données : recherche de groupes d’éléments similaires. Prévision d’une séquence. Prévision d’un attribut continu. 

Déterminer la valeur des clients et prospects en développant des scores propres à une activité, en fonction de toutes les données mises à disposition. Développer une stratégie d’acquisition ou de fidélisation en fonction des objectifs définis. Utiliser le scoring pour mieux cibler, éviter les plaintes liées aux SPAM, les désabonnements email, et gérer la pression marketing en temps réel. Au-delà du ciblage, la vraie valeur ajoutée de la donnée réside aussi dans la prédictibilité des comportements des consommateurs. Prévoir le comportement futur des clients. Identifier les plus rentables, les plus influents. 

Analyser de grands volumes de données au bon moment afin d’évaluer celles qui proviennent de sources nouvelles, comme le trafic provenant des médias sociaux ou les clics effectués par un prospect sur le site internet d’une société, rendant le ciblage et la segmentation des profils le plus précis possible. Connaître la position du consommateur en temps réel. Utiliser les bons outils pour collecter et exploiter ces informations. Étudier des modèles d’analyses et de simulations d’implantation. Analyser le comportement de fréquentation ou encore d’achat du consommateur afin d’optimiser la prise de décision. 

Panorama des différents types de données. Données non structurées ou semi-structurées, données publiques ou contenues dans le cloud (stockage en ligne), qu’il s’agisse d’interactions sur les réseaux sociaux, de vidéos, de fichiers Excel ou de pièces jointes d’email. Élaboration et administration des bases de données massives. Connaissance des outils à la base des grandes avancées dans la gestion massive de données. Compréhension de l’architecture technologique de base afin d’anticiper les investissements. Outils Hadoop, Map Reduce, NoSQL. Consolider et réconcilier les données pour un ROI optimal des actions marketing. 

Maîtriser l’environnement réglementaire international de la gestion des données, aussi bien dans le cadre de la collecte que du partage. Identifier les différentes approches en matière de protection des données à caractère personnel. Le consentement des individus sur leurs données personnelles. Intégrer les changements rapides des législations au niveau des États et leur impact sur l’usage et les stratégies des entreprises de demain. 

Ce module permet aux apprenants d’améliorer leur CV et leur posture à travers notamment des mises en situation (business game, simulation professionnelle, prise de parole, etc.) ; des ateliers pratiques et professionnalisants (CV, réseaux sociaux professionnels, coaching, etc.) ainsi que des conférences métiers et master class. 

Les langages de programmation R et Python seront présentés et mis en oeuvre afin de comprendre leurs intérêts d’un point de vue managérial et ainsi pouvoir choisir les méthodes d’analyses les plus pertinentes. 

Le module de conduite de projet numérique vise à sensibiliser l’étudiant à l’univers des métiers interactifs, en l’immergeant dans les problématiques quotidiennes d’une agence de communication interactive. 

Pratique aujourd’hui courante des méthodes du Design Thinking, les apprenants serons amené à gérer un défi pour résoudre un problème de conception, simplifier un processus, répondre à un besoin. Le Design Sprint amène à réfléchir sur les points suivants : Est-ce que mon défi mène à un impact ultime ? Prend-il en compte le contexte et les contraintes ? Permet-il une variété de solutions potentielles ? Composer et affiner les propositions pour les confronter aux clients. 

Introduire une dimension qualitative en complément de l’aspect quantitif. Cette approche permettra d’explorer des aspects cruciaux tels que la mise en place et l’analyse des Heatmaps, l’A/B Testing, la création et l’affinage d’audiences, la mise en place de pages de captures Insight et le retargeting. 

Permettre aux apprenants de connaître les attendus du mémoire de recherche appliquée. Formuler une problématique, construire une revue de la littérature, choisir la méthodologie de l’étude, émettre des préconisations.