Master of Science Manager en Data Marketing

Ce module d’anglais des affaires appliqué au marketing permet aux apprenants de mettre en œuvre et d’appliquer le bon vocabulaire et la bonne attitude.

• 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 œuvre 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.

• 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. 

• Ce module a pour objectif d’apprendre la réalisation d’un Business Plan ou plan d’affaires : conception de projet chiffré de création ou de développement d’entreprise.
• Plusieurs étapes sont abordées : étude de faisabilité, ciblage des marchés, opportunités et risques, forces et faiblesses, communication, plan de financement et rentabilité.

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. 

• Appréhender les bases de la programmation en Python, en se concentrant sur les variables, les boucles et la manipulation de données avec Pandas.
• Fournir une fondation solide pour ceux qui souhaitent évoluer en data science ou améliorer leurs compétences techniques.
• Acquérir progressivement les compétences nécessaires pour résoudre des problématiques de données réelles.

• 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. 

• Approfondir la maîtrise de SQL et Python pour une gestion efficace des données.
• Apprendre les techniques avancées de nettoyage et de validation afin d’assurer l’intégrité et la précision des données dans un contexte professionnel.
• Découvrir comment transformer des données brutes en informations fiables et exploitables.
• Ce module est essentiel pour garantir des analyses de données pertinentes et de qualité.

• Ce module forme les apprenants à piloter et à mettre en œuvre une transformation digitale au sein d’une organisation.
• Ils apprendront à identifier les opportunités de digitalisation, à définir une stratégie digitale alignée avec les objectifs de l’entreprise, à gérer les projets de transformation, à accompagner les équipes dans le changement et à mesurer le retour sur investissement.
• Les apprenants acquerront les compétences nécessaires pour mener à bien des projets de transformation digitale complexes et réussir leur transition vers le numérique.

• 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). 

• Ce module permet de comprendre et de maîtriser les enjeux liés aux données ouvertes (Open Data).
• Découvrir comment collecter, analyser et valoriser ces données pour développer de nouveaux produits, services ou modèles économiques.
• Apprendre à identifier les opportunités et les défis liés à l’ouverture des données, ainsi qu’à respecter les réglementations en vigueur.
• Intégrer les Open Data dans la stratégie d’entreprise et devenir un acteur de l’innovation numérique. 

• 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.

• 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 cours explore l’application des méthodes agiles au domaine de l’analyse de données.
• Il aborde les principes fondamentaux de ces méthodes, comme Scrum et Kanban, et leur adaptation aux projets data.
• Les apprenants verront comment gérer des projets d’analyse de données de manière itérative et collaborative, définir des sprints, prioriser les tâches, et s’adapter aux changements.
• L’accent sera mis sur l’intégration des méthodes agiles avec les outils et techniques spécifiques de la data science, afin de favoriser l’innovation et l’efficacité dans la résolution de problèmes complexes liés aux données.

• Ce module vous plongera au cœur du marché dynamique des prestations Big Data.
• Vous découvrirez les différents acteurs, les offres de services, les modèles économiques et les enjeux de ce marché en pleine croissance.
• Vous apprendrez à identifier les besoins des entreprises en matière de Big Data, à concevoir des solutions personnalisées et à évaluer leur viabilité économique.
• Ce module vous donnera les clés pour vous positionner en tant qu’expert sur ce marché et saisir les opportunités qu’il offre.

• 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.

• 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.).

• Approfondir l’analyse de données avancée en utilisant
• Python et en exploitant le potentiel de l’Intelligence Artificielle Générative (GenAI).
• Apprendre comment les techniques d’IA peuvent améliorer l’interprétation des données et la communication via le prompt engineering.
• Appliquer des stratégies de traitement de données à des cas concrets.
• Développer un esprit critique essentiel pour évoluer dans le domaine de la data.

• 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.

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

• 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.

• 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.

• 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 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.

• 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.

• Approfondir l’analyse et la visualisation des données en mettant l’accent sur l’expérience utilisateur (UX/UI).
• Former les participants à utiliser Looker Studio pour créer des dashboards interactifs et impactants, favorisant une meilleure communication des données.
• Transformer des données complexes en récits visuels clairs pour faciliter la prise de décisions stratégiques.
• Ce parcours développe des compétences analytiques essentielles pour jouer un rôle clé dans la Business Intelligence.

• Examens écrits.
• Soutenance mémoire.