Formation : Devenez expert de l'analytics, la personnalisation et la connaissance client

Cette formation permet aux participants de maîtriser l'Analytics et d'intégrer les données dans une stratégie de personnalisation avancée, tout en optimisant les parcours clients et en exploitant les données en temps réel pour améliorer les performances globales de leur entreprise.

• Maîtriser les fondamentaux de l'nalytics et des outils associés.
• Segmenter les audiences de manière avancée pour mieux comprendre et cibler les clients.
• Personnaliser l'expérience client en optimisant le parcours utilisateur et le funnel de conversion.
• Centraliser les données et améliorer l'analyse en temps réel pour une vision globale des comportements clients.

1. Maîtriser l'Analytics

Les fondamentaux de l'Analytics

• Introduction à l'Analytics : concepts clés et importance dans les stratégies digitales.
• Types d'Analytics (descriptive, prédictive, prescriptive) et leurs applications.
• Collecte et structuration des données : comprendre les sources (site web, applications, CRM, etc.).
• Cas pratique : identification des KPIs (Key Performance Indicators) pertinents pour une entreprise fictive.

 Les principaux tableaux de reporting

• Les tableaux de bord : rôles et objectifs.
• Comment construire un tableau de reporting efficace (choix des indicateurs, fréquence, présentation).
• Étude de cas : création d'un tableau de bord personnalisé pour une campagne marketing.
• Outils à utiliser : Google Data Studio, Tableau, Power BI.

Analyse des données et interprétation

• Comment analyser les données pour tirer des enseignements actionnables.
• L'importance du contexte dans l'interprétation des résultats.
• Cas pratique : analyse d'un jeu de données réelles pour découvrir des tendances de comportement client.

 Optimiser son utilisation de Google Analytics 4

• Introduction à Google Analytics 4 (GA4) : les nouveautés et différences par rapport à Universal Analytics.
• Paramétrage et création d'événements dans GA4.
• Cas pratique : mise en place et suivi d'événements spécifiques sur GA4.

Les Autres solutions de web Analytics

• Adobe Analytics, Matomo, et autres alternatives à Google Analytics.
• Comparatif des solutions : forces, faiblesses et particularités.
• Quand et pourquoi utiliser des solutions alternatives.

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2. Segmentation basée sur les données

 Segmenter et comprendre son audience

• Définir et segmenter ses clients en fonction des données démographiques, comportementales, et transactionnelles.
• Les différents types de segmentation : RFM (Récence, Fréquence, Montant), segmentation par intérêt, etc.
• Cas pratique : création de segments de clients pour une campagne e-commerce.

 Se lancer dans la segmentation avancée

• Utilisation des algorithmes de clustering et de scoring pour la segmentation prédictive.
• Introduction aux techniques de machine learning appliquées à la segmentation (K-means, algorithmes supervisés/non-supervisés).
• Étude de cas : Utilisation d'un modèle de machine learning pour anticiper les comportements futurs d'un segment de clients.

3. Personnalisation & Expérience Client

 Introduction sur la personnalisation (personnalisation sur site, AB Testing, etc.)

• Pourquoi personnaliser l'expérience client ? impact sur les conversions et la fidélisation.
• Techniques de personnalisation : recommandations produits, contenu dynamique, A/B testing.
• Étude de cas : mise en place d'un test A/B pour améliorer la performance d'une landing page.

Modéliser & améliorer son parcours client

• Cartographier le parcours client omnicanal.
• Identifier les points de friction et les opportunités d'amélioration via les données.
• Cas pratique : optimisation du parcours client sur un site e-commerce en fonction des données comportementales.

Optimiser son funnel de conversion à partir de l'Analytics

• Utilisation de l'analytics pour identifier les faiblesses du funnel de conversion (taux d'abandon, taux de conversion).
• Techniques d'optimisation du funnel : retargeting, messages personnalisés, optimisation UX.
• Cas pratique : analyse d'un funnel de conversion et proposition d'améliorations.

Améliorer l'expérience client grâce à l'Analytics

• Comment l'analyse des données peut révéler des insights sur les attentes et besoins des clients.
• Utilisation des données pour anticiper les besoins et proposer des expériences plus fluides.
• Étude de cas : analyse d'un parcours client multicanal et identification des leviers d'amélioration.

4. Unifier l'Analytics, le Parcours Client et le Data Marketing

• Quel outil pour centraliser et matcher les données clients incluant les données Analytics ?
• Présentation des solutions pour centraliser les données clients : CRM, CDP (Customer Data Platform), outils d'analyse en temps réel.
• L'importance de centraliser des données provenant de multiples sources : site web, CRM, centre de contact, force de vente, boutiques.
• Cas d'usage : utilisation d'une CDP pour agréger les données clients et offrir une vision unifiée.

L'Enjeu du Real Time

• Analyse des données en temps réel : pourquoi et comment ?
• Cas pratique : utilisation de données en temps réel pour réagir rapidement aux comportements des clients (ex : ajustements en direct sur une campagne marketing).
• Clôture : récapitulatif des concepts clés, session de questions réponses et discussion.