Ce cours présente aux étudiants l'analytique du marketing en tant qu'approche axée sur les données pour résoudre les problèmes de marketing du monde réel. Il couvre quatre domaines clés : l'analyse causale (identification des causes et des effets dans les interventions marketing), la modélisation prédictive et l'IA (prévision des comportements des clients à l'aide de l'apprentissage automatique), l'analyse des réseaux sociaux (extraction d'informations à partir des interactions en ligne des consommateurs grâce à l'analyse des textes et des réseaux) et l'analyse de la demande et des préférences des consommateurs (estimation des préférences, de la demande et de la valeur à vie des clients). Les étudiants acquerront une expérience pratique en utilisant Python pour analyser diverses sources de données, appliquer des techniques d'analytique avancées et générer des informations exploitables pour soutenir les décisions de marketing stratégique.



Application de l'analyse des données au marketing
Ce cours fait partie de Spécialisation Business Analytics

Instructeur : Unnati Narang
23 984 déjà inscrits
Inclus avec
(187 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Capacité à concevoir des expériences et à appliquer des méthodes quasi-expérimentales pour identifier et mesurer l'impact des interventions marketing.
Utilisation de techniques d'apprentissage automatique et d'IA pour prévoir les comportements des clients et les résultats du marketing.
Analyse des sentiments des consommateurs et du contenu généré par les utilisateurs grâce à l'analyse computationnelle des textes et des réseaux.
Estimation des préférences des clients, des modèles de demande et calcul de la valeur de la durée de vie des clients afin d'éclairer la stratégie marketing.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse marketing
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse de la clientèle
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Marketing
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Connaissance du client
- Catégorie : Analytique
- Catégorie : Analyse du marché
Détails à connaître

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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Dans le premier module, nous aborderons l'analyse dans le marketing et nous nous pencherons sur l'analyse causale, un outil crucial pour l'analytique. Nous commencerons par un aperçu complet des raisons pour lesquelles l'analytique est cruciale pour les spécialistes du marketing, y compris les différents types de données, le processus d'application de l'analytique dans le marketing et les différents types d'analytique. Nous approfondirons ensuite l'analyse causale.
Inclus
14 vidéos7 lectures2 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
Dans ce module, nous explorons comment l'Intelligence artificielle (IA) et l'Apprentissage automatique (ML) transforment les pratiques marketing - de la prédiction du comportement des clients à l'activation de l'hyper-personnalisation à l'échelle. Nous examinerons les principes fondamentaux de la prédiction, comment construire des modèles d'apprentissage automatique et comment les progrès d'outils tels que les Grands modèles de langage (LLM) débloquent de nouvelles capacités dans des domaines tels que la segmentation, l'étude de marché et la fidélisation des clients. Vous découvrirez également les compromis et l'éthique du déploiement de l'IA, y compris les biais, la transparence et les considérations relatives à la protection de la vie privée.
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce module, nous explorons comment donner un sens aux vastes quantités de contenu non structuré que les utilisateurs et les entreprises génèrent en ligne, qu'il s'agisse d'avis sur des produits, de posts sur les réseaux sociaux, de fils de discussion et de promotions générées par l'entreprise. Vous apprendrez à prétraiter le texte, à extraire des informations à l'aide d'outils tels que l'analyse des sentiments et la modélisation des sujets, et à effectuer une analyse des réseaux sociaux pour comprendre l'influence et l'engagement. Nous examinerons également comment les différents types de contenu - générés par les utilisateurs, par l'entreprise et par l'IA - façonnent les perceptions de la marque et déterminent le comportement des consommateurs, tout en discutant des défis éthiques tels que la désinformation, les préjugés et les faux avis.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs
Ce module présente des outils fondés sur des données permettant de comprendre les préférences des consommateurs et de prévoir la demande. Vous apprendrez à segmenter les clients, à évaluer leur valeur à long terme et à appliquer des techniques de modélisation des choix telles que l'Évaluation de modèles conjoints pour évaluer les caractéristiques de produits les plus importantes. Nous aborderons également la question de la valeur à vie du client (CLV), son calcul et la manière dont elle oriente les investissements dans l'acquisition et la fidélisation. Le module souligne l'importance croissante de l'incrémentalité dans la prédiction du désabonnement et l'évaluation des campagnes.
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir1 plugin
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Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Illinois Urbana-Champaign. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Instructeur

Offert par
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
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Révisé le 7 mai 2024
Can you verify my peer assignment and give certificate as soon as possible,thank you
Révisé le 4 janv. 2021
Very informative. Good beginning to start the journey into analytics for marketers.
Révisé le 26 août 2020
Very informative and nice presentation and interactive sessions.

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