Métiers
Chargé d'études, data manager, gestionnaire de données, gestionnaire clients, data analyst, data miner, business analyst,
chef de projet web ou mobile, responsable CRM (Customer Relationship Management), trafic manager, social media manager,
web analyst, manager communication / marketing, Chief Data Officer (CDO, directeur des données), business intelligence manager (manager en informatique décisionnelle), consultant en data science
Entreprises/Secteurs
Best seller sur le sujet de l'équipe marketing et des rôles du chef de produit marketing / Data Driven.
Disponible en version numérique et papier en anglais, espagnol et français.
Télécharger les trois premiers chapitres du livre gratuitement et sans enregistrement.
Lien de téléchargement (actif certain jour en fonction de la bande passante gratuite restante)
Enseignements
La bonne méthode pour trouver sa MVB (minimum-viable-brand) : travailler avec des clients pour créer un Use Case de votre proposition et ainsi trouver les valeurs de votre proposition.
Lien vers les cours
Ressources
Qui sont les grands penseurs de ce monde gouverné par les données. Ce nouveau pétrole est théorisé dans quelques ouvrages.
Voici une bibliographie de base pour réfléchir à l'apparition, l'utilisation, la gouvernance des flux de données
Lien vers les ressources du Data Driven
Objectifs
Mesurer et anticiper la performance de l’entreprise, de ses stratégies, des orientations marketing, des investissements publicitaires, des appréciations clients, utilisateurs et parties prenantes.
Appréhender la théorie et la pratique des manipulations de données pour des objectifs business (score de ventes, puissance des marques) clairement exprimés et précisément suivis (Data Driven)
Donner du sens et de la valeur aux volumineuses données du monde réel en provenance de sources multiples (internes, externes, ouvertes, payantes, échange)
Mener des études qualitatives complexes remplaçant les données déclaratives et à même d’évaluer et de prévoir les impacts des opérations menées
Détecter les signaux faibles en provenance des outils de veille pour anticiper des actions concurrentes ou des mouvements de clients
Extraire les bonnes informations pour comprendre et anticiper les comportements utilisateurs (motivation, achat, préférence) et orienter les décisions stratégiques (Data Driven)
Évaluer et interpréter des modèles d'analyse et d'apprentissage sur de large jeu de données (Machine Learning et Intelligence Artificielle)
Participer aux projets de développement sous de multiples formes : growth hacking, cross selling, up selling, inbound, stratégie de contenu et dans les différentes étapes Use Case, Proof of Concept, Minimum Viable Product, prototypage, test and learn.
Mesurer la qualité du parcours client et participer à l’UX design des nouvelles offres
Maitriser et utiliser les outils et règles agiles, scrum et design thinking pour la bonne gestion de projet (avec scrum.org, dthinking.academy)
Lien vers les cours
Cours
Smart data : théories et pratiques
Smart data : application au développement d’entreprises
Smart data appliquée au marketing
Smart data appliquée à la communication
Smart data appliquée à la vente
Smart data appliquée au management
Smart data : soft skills
Use-case & certification : travaux individuel et travaux de groupe avec présentation
Lien vers les outils (dans les cours)