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ORSYS PARIS LA DEFENSE — Big Data et stratégie marketing, usages et mise en œuvre

Publié le 04/01/2021 — Produit n° 001130

: COMMERCE - VENTE - MARKETINGMARKETINGTECHNIQUES DU MARKETING E-MARKETING WEBMARKETING

La production et l'analyse des données est aujourd'hui au centre des décisions stratégiques des entreprises. Ce stage vous permettra de comprendre les apports du Big Data, notamment pour analyser la consommation et le parcours client sur les différents canaux avec les techniques de segmentation et de scoring.

Informations générales

Profil professionnel des stagiaires


Intermittents, Auteurs, Journalistes pigistes, Salariés des entreprises adhérentes

:
AUDIOVISUEL, CINÉMA, DIVERS, ÉDITION, SPORT, GOLF, HOTELLERIE DE PLEIN AIR, PRESSE, LOISIRS, AGENCE DE MANNEQUINS, ORGANISME DE TOURISME, PUBLICITÉ, SPECTACLE, TELECOM, CASINO

:

Aucune connaissance particulière.

Identification du stage

:
Formation en présentiel

:

Comprendre l'apport du Big Data pour les directions métiers
Cerner l'importance de traiter les données structurées et non structurées
Identifier les cas d'usage clés
Acquérir les méthodes de cadrage et de mise en place de la stratégie de gouvernance du Big Data

Durée de la formation : 14 heures


Sonia Marzouk — 01 49 07 88 23
smarzouk@orsys.fr
www.orsys.fr

Informations pédagogiques

Programme pédagogique

» Comprendre les origines et les enjeux du Big Data
Origines du Big Data : croissance et diversité des données.
Définition du Big Data.
Création de valeur pour l'entreprise.
Pourquoi la BI ne répond pas aux enjeux du Big Data ?
Réflexion collective
Réflexion autour de la "valeur" du Big Data et des différences entre BI et Big Data.

» Traiter les données et les analyser
Gérer les données structurées avec une plateforme dédiée.
Gérer les données non structurées avec une plateforme Big Data interne ou externe.
Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data : le Datamining.
Les méthodes de description.
Les méthodes de classification.
Les méthodes d'estimation.
Les méthodes de prévision.
La méthode de régression linéaire.
Etude de cas
Lecture et réflexions autour d'analyses générées via le logiciel R.

» Identifier les cas d'usage liés au Big Data
L'importance de la Data Visualisation, de l'Infographie et de l'Ergo Design.
Mesurer l'e-réputation et la notoriété d'une marque.
Mesurer l'expérience et la satisfaction client, optimiser le parcours client.
Construire la segmentation client selon la valeur, le potentiel, le comportement et les besoins.
Mesurer le ROI des influenceurs et l'efficacité des programmes Social Business.
Identifier l'apport de valeur ajoutée des différents canaux digitaux.
Optimiser le ROI des campagnes marketing.
Etude de cas
Etude d'exemples de cas d'usage. Constitution d'analyses autour de la e-réputation et de la connaissance client.

» Cadrer la stratégie Big Data
Les facteurs clés du succès d'un projet Big Data.
Les principaux risques à évaluer.
Diagnostiquer la maturité dans l'entreprise et le changement potentiel.
Définir les objectifs métiers et les usages cibles liés au Big Data.
Piloter la stratégie et mettre en place une organisation adaptée.
Construire un plan de veille technologique.
Maîtriser l'écosystème technique, mobiliser et maintenir les compétences.
Travaux pratiques
Création de visualisations dynamiques avec des outils reconnus du marché.

Informations complémentaires (méthodologie, ...)

Etude de cas concrets liés aux usages du domaine Web marketing et digital.

Supports et ressources fournis aux stagiaires

Un support pédagogique sera remis à chaque participant avec les éléments théoriques et pratiques.

Niveau visé après la formation

AUTRE