Programme de la formation
Big Data et Stratégie Marketing : Usages, Enjeux et Mise en Œuvre Efficace

• Introduction au Big Data marketing : Enjeux et opportunités

  - Définition et caractéristiques du Big Data dans un contexte marketing
  - Évolution du marché et impact sur les stratégies d'entreprise
  - Panorama des opportunités offertes par le Big Data pour le marketing
  - Cas d'usage introductifs et success stories

• Sources de données et types de données marketing

  - Identification des sources internes (CRM, ERP, logs)
  - Exploitation des sources externes (réseaux sociaux, open data, tiers)
  - Compréhension des données structurées, semi-structurées et non structurées
  - Enjeux de la collecte et de la qualité des données marketing

• Fondamentaux de l'architecture Big Data pour le marketing

  - Présentation des composants clés d'une infrastructure Big Data (stockage, traitement)
  - Concepts de Data Lake et Data Warehouse dans le contexte marketing
  - Introduction aux technologies populaires (Hadoop, Spark, bases NoSQL)
  - Principes de l'intégration et de la gestion des flux de données

• Collecte et stockage des données marketing massives

  - Stratégies de collecte de données hétérogènes (web, mobile, IoT)
  - Utilisation des outils d'ingestion (Kafka, Flume)
  - Solutions de stockage adaptées (HDFS, Amazon S3, Azure Data Lake)
  - Bonnes pratiques de gouvernance des données et de conformité (RGPD)

• Traitement et préparation des données pour l'analyse

  - Concepts de nettoyage, transformation et enrichissement des données
  - Utilisation de frameworks de traitement distribué (Spark, MapReduce)
  - Gestion des valeurs manquantes et des erreurs de données
  - Préparation des datasets pour les modèles d'analyse marketing

• Analyse exploratoire des données marketing Big Data

  - Techniques de visualisation et de résumé des données
  - Identification des tendances, des corrélations et des anomalies
  - Utilisation d'outils d'exploration (Python/Pandas, R, Power BI, Tableau)
  - Formulation d'hypothèses basées sur les données massives

• Segmentation client avancée avec le Big Data

  - Méthodes de segmentation comportementale et prédictive
  - Application des algorithmes de clustering (K-means, hiérarchique)
  - Identification des profils clients à haute valeur et des segments clés
  - Personnalisation des offres et des communications marketing

• Marketing prédictif et Big Data I : Prédiction et recommandation

  - Introduction aux modèles de prédiction (régression, classification)
  - Systèmes de recommandation basés sur les données massives
  - Cas d'usage : Prédiction du churn client, anticipation des achats
  - Évaluation des performances des modèles prédictifs

• Marketing prédictif et Big Data II : Score et optimisation

  - Scoring leads et clients pour une meilleure priorisation
  - Optimisation des campagnes marketing via A/B testing sur Big Data
  - Attribution marketing basée sur la donnée pour mesurer le ROI
  - Mesure de l'efficacité des actions marketing en temps réel

• Intégration du Big Data dans la stratégie marketing globale

  - alignement des objectifs Big Data avec les objectifs business
  - Définition des KPIs marketing basés sur la donnée
  - Structuration d'une équipe Data-Driven en marketing
  - Gouvernance des données et éthique dans le marketing

• Outils et plateformes Big Data pour le praticien marketing

  - Présentation des solutions Cloud (AWS, Azure, GCP) pour le marketing
  - Exploration des plateformes de Data Management Platform (DMP) et CDP
  - Outils d'aide à la décision et de Business Intelligence (BI)
  - Étude de cas sur l'implémentation d'une stack marketing Big Data

• Mise en œuvre concrète et gestion de projet Big Data marketing

  - Étapes clés d'un projet Big Data marketing (de l'idée à la production)
  - Méthodologies agiles appliquées au Big Data
  - Gestion des défis (technologiques, organisationnels, humains)
  - Veille technologique et perspectives d'avenir du Big Data marketing