CentreCnamParis Datascience au service du Marketing et de la Relation client PRÉSENTATION
publicité
CentreCnamParis Datascience au service du Marketing et de la Relation client PRÉSENTATION Public et conditions d'accès Avoir un niveau bac + 2 . Expérience professionnelle minimale de 2 ans souhaitable Objectifs pédagogiques 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. Mots-clés Commerce - Marketing Vente Relation client Data mining PROGRAMME 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 Page 1 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 Examen écrit E. Biernat ? M. Lutz : Data science : fondamentaux et études de cas : Machine learning avec Python et R Eyrolles 2015 JPAimetti ? JM Raicovich : Intelligence marketing : Innovation, digitalisation, cross canal repères et recommandations pour relever les nouveaux défis Eyrolles 2013 P. Lemberger : Big data et machine learning : les concepts et les outils de la datascience ed DUNOD 2016 PARCOURS Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants Stage : Certains stages ont un double code, leur code propre et le code de l’UE ou du certificat équivalent. Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire. Type(s) de formation Diplôme/certificat Type(s) de diplômes Diplôme d'ingénieur Diplôme national (LMD-DUT-diplôme d'Etat) RNCP - Titre professionnel Certificat d'établissement Diplôme d'établissement Niveau d'entrée Niveau I (bac+5 et plus) Niveau II (bac+3 bac+4) Niveau III (bac+2) Niveau IV (bac) Niveau V Sans niveau spécifique Page 2 Bac Bac +1 Bac +2 Bac +3 Bac +4 Bac +5 Sans niveau spécifique Alternance Stage UE Présentiel Enseignement totalement à distance Enseignement partiellement à distance Annuelle 1er semestre 2nd semestre RECHERCHER PAR CODE OK Chargement du résultat... Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Code Code Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Page 3 Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Code Type Intitulé Equipe pédagogique Lieu / Modalités Code INFORMATIONS PRATIQUES Contact Cnam - EPN15 1D3P10, 37.2.12, 2 rue Conté 75003 Paris Tel :01 40 27 21 30 Cherifa Michaud Voir les sites lecnam.net/ Centre(s) d'enseignement proposant cette formation Paris 2016-2017 1er semestre : Présentiel 2017-2018 1er semestre : Présentiel 2018-2019 1er semestre : Présentiel Voir le descriptif de la formation dans le catalogue national Code UE : ESC115-PAR Cours 6 crédits Responsable national Anne-Catherine OUVRARD Page 4 Responsable opérationnel Anne-Catherine OUVRARD http://www.cnam-paris.fr/choisir-ma-formation/par-discipline/datascience-au-service-du-marketing-et-de-la-relation-client-8228 Page 5
