Souhaitez-vous améliorer la connaissance clients, et augmenter le taux de conversion ? Cette formation vous permettra d’apprendre les algorithmes prédictifs afin d’accroître les ventes en favorisant l’up-selling et le cross-selling. Aussi vous saurez mieux analyser les avis clients, et améliorer le NPS (Net Promoter Score).
Comprendre et pratiquer différentes méthodes en marketing pour une meilleure connaissance clients et l’optimisation des actions
Analyser et comprendre les besoins clients et leurs motifs d’insatisfaction
Prédiction des moments-clés et des actions marketing durant le cycle de vie des clients (conversion, up-selling, cross-selling, et résiliation)
Points forts
Principes et utilisation de la data science en marketing
Mise en place des algorithmes avec R
2 Programme
Introduction
Comprendre les enjeux des problématiques en marketing
Démystifier les notions de big data/intelligence artificielle/machine learning
Comprendre comment la data science peut apporter des outils performants en marketing
Modèles descriptifs appliqué en marketing
Méthodes et enjeux dans la segmentation des clients
Comment apppliquer les méthodes de segmentation
Comment construire un tableau de bord pour avoir une vision 360 des clients
Cas pratique: segmentation de clients
Modèles prédictifs appliqués en marketing
Comprendre et appliquer des méthodes de ciblage
Comprendre et appliquer des méthodes segmentations des clients
Comment faire de l’up-selling, du cross-selling
Importance de mesurer la performance des actions commerciales, et comment optimiser la rentabilité
Cas pratiques: ciblage de clients et cross-selling
Connaissance clients, valeur client, et automatisation des opérations
Comment découvrir les nouveaux besoins des clients
Comprendre la notion de valeur client et son calcul
Comment automatiser les processus de souscription
Analyse des avis clients
Analyse des commentaires et des notes des clients
Comprendre et extraire les sujets de conversations et cibler les motifs d’insatifactions
Analyser le NPS
3 Publics concernés
Directeurs marketing, directeurs communication, responsables stratégie digitale, responsables média sociaux, community managers, services presse, responsables web, responsables CRM, Directeurs des systèmes d’informations, directions commerciales, chef de produit – marché - marque
À toute personne qui souhaite comprendre les outils et algorithmes utilisés en marketing
4 Informations pratiques
Comment ?
Etude de cas pratiques et réflexion sur la mise en place des méthodologies
Revue des méthologies statistiques
Cas pratiques concrets
Manipulation des bases de données
Construction des algorithmes avec R
Quels sont les pré-requis ?
Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.