Data Client

• Définir ce que sont les données clients et leur rôle crucial dans l’économie actuelle. 

• Explorer l’évolution de la gestion des données clients au fil des décennies. 

• Identifier les objectifs et les bénéfices pour les entreprises 

• Apprendre les différentes sources de données clients : première, deuxième et troisième partie. 

• Maîtriser les techniques de collecte : formulaires, cookies, IoT, interactions en magasin. 

• Utiliser des outils de collecte comme Google Analytics, Qualtrics, Mixpanel. 

• Comprendre la segmentation de la clientèle : démographique, comportementale, psychographique. 

• Appliquer des méthodes d’analyse : clustering, scoring, RFM (Récence, Fréquence, Montant). 

• Utiliser des outils d’analyse comme Salesforce, HubSpot, Segment. 

• Maîtriser les concepts de la personnalisation et de l’expérience utilisateur. 

• Utiliser les données pour personnaliser les emails, le contenu, les recommandations. 

• Utiliser des outils de personnalisation comme Dynamic Yield, Adobe Target 

• Comprendre les cycles de vie client et analyser le churn (taux d’attrition). 

• Utiliser des modèles prédictifs et scoring client pour la fidélisation. 

• Utiliser des outils pour la fidélisation et la prédiction comme Predictive Analytics, CRM intégré. 

• Explorer le rôle de l’IA dans l’exploitation des données clients. 

Appliquer des modèles de machine learning au data client (réseaux de

• neurones, arbres de décision). 

• Utiliser des outils et technologies comme IBM Watson, Google Cloud AI. 

• Identifier les risques liés à la gestion des données clients (fuites, piratage). 

• Mettre en place des mesures de protection des données (anonymisation, cryptage, accès restreint). 

• Utiliser des outils de sécurité et conformité comme OneTrust, Secure Privacy. 

• Comprendre l’influence des données clients sur la prise de décision stratégique. 

• Créer de la valeur et des avantages concurrentiels grâce aux données client. 

• Explorer la transformation numérique et comment les données clients transforment les modèles d’affaires. 

• Présenter les différents outils : CRM, CDP (Customer Data Platform), analytics avancé. 

• Comparer les fonctionnalités, coûts et spécificités. 

• Analyser les tendances du marché et les perspectives d’évolution. 

• Résumer les concepts clés et synthétiser les points abordés. 

Explorer les évolutions futures et les innovations attendues dans le domaine du data client. 

• Discuter de la place croissante de l’éthique dans le data client.