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ESC115

U.E Datascience au service du Marketing et de la Relation client

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51
Modalités 100% à distance
Crédits ects
6

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Nouvelle-Aquitaine Février 2021
Juin 2021

2nd semestre
ESC115-2020-2-FN-NA

Formation dispensée par un autre centre Cnam. Supports de cours et ressources pédagogiques en ligne, activités pédagogiques encadrées à distance, regroupements en visio conférence. Planning fourni par le centre Cnam dispensateur de l’enseignement.
Session 2021/2022
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Nouvelle-Aquitaine Février 2022
Juin 2022

2nd semestre
ESC115-2021-2-FN-NA

Formation dispensée par un autre centre Cnam. Supports de cours et ressources pédagogiques en ligne, activités pédagogiques encadrées à distance, regroupements en visio conférence. Planning fourni par le centre Cnam dispensateur de l’enseignement.
Session 2022/2023
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Nouvelle-Aquitaine Février 2023
Juin 2023

2nd semestre
ESC115-2022-2-FN-NA

Formation dispensée par un autre centre Cnam. Supports de cours et ressources pédagogiques en ligne, activités pédagogiques encadrées à distance, regroupements en visio conférence. Planning fourni par le centre Cnam dispensateur de l’enseignement.
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Prérequis :

Avoir un niveau bac + 2 . Expérience professionnelle minimale de 2 ans souhaitable

Objectifs :

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.

Nous contacter

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

Modalités de validation :

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Présentation

Prérequis :

Avoir un niveau bac + 2 . Expérience professionnelle minimale de 2 ans souhaitable

Objectifs :

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 :

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