Développer votre performance marketing avec la data science

Pourquoi et comment décliner la data science dans vos process marketing

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Développer votre performance marketing avec la data science

Développer votre performance marketing avec la data science

Développer votre performance marketing avec la data science
Développer votre performance marketing avec la data science
Référence
ADI20
Durée
1 jour - 7 heures
Lieux et Dates
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A PARTIR DE 995 € HT
Référence
ADI20
Cette formation peut être organisée en intra entreprise (dans vos locaux ou à distance)
Référence
ADI20

Cette thématique vous intéresse ? Notre équipe pédagogique peut vous proposer une formation sur mesure adaptée à vos besoins spécifiques.

Objectifs

  • Cerner les enjeux et opportunités de la data science dans les pratiques marketing

  • Lister les algorithmes de tri, d’analyse, d’interprétation et de valorisation des données

  • Sélectionner des outils analytiques descriptifs et prédictifs pour améliorer sa performance marketing

  • Approfondir sa connaissance client grâce à la data science

  • Prédire les temps forts dans le cycle de vie du client (souscription – résiliation – sinistres) et associer les actions marketing ad-hoc

Pour qui ?

Responsables marketing ; Responsables développement ; Responsables distribution ; Responsables stratégie ; Responsables innovation ; Responsables communication ; Responsable stratégie digitale ; Responsable CRM ; Chef de produit ; Responsables commerciales ; et toute personne souhaitant comprendre l'usage des algorithmes de data-science en marketing

Compagnie d'assurance ; Mutuelle ; Institution de prévoyance ; Société de bancassurance ; Société de courtage ; Société d'assistance

Prérequis de la formation

Cette formation entre dans le champ d'application des dispositions relatives à la formation professionnelle continue car considérée comme une action d'adaptation et de développement des compétences des salariés.

Programme de la formation

Télécharger le programme
  • Démystifier la data science

  • Définir la data science : statistique / data-mining / intelligence artificielle / machine learning / data driven

  • Analyse prédictive, prescriptive, comportementale, machine learning : acception et perspectives

  • Identifier les applications possibles de la data science dans les fondamentaux du marketing

  • Connaître les principaux outils de traitement et d’analyse de données

  • Connaitre les algorithmes de data science et leurs usages

  • Analyse descriptive de données : extraire des connaissances à partir de données internes et externes

    • Collecter et traiter des données de sources différentes avec les techniques de segmentation

    • Repérer et analyser les récurrences, similitudes, et comportements types dans une base de données existante avec les techniques d’analyse croisée

  • Analyse prédictive de données : déduire des prédictions et des règles générales

    • Extraire des modèles prédictifs en exploitant les séries temporelles

    • Connaitre les limites algorithmiques pour en tirer le meilleur pour un problème donné

  • Applications marketing et cas pratiques

  • Segmentation / ciblage

    • Segmenter les clients avec les indicateurs pertinents

    • Cibler les clients stratégiques avec le profiling

    • Adapter l’offre et la stratégie client avec les scores d’appétence

    • Dresser des profils types de clients en fonction de leur appétence aux offres ou des canaux relatifs à leurs besoins

  • Cross-selling et up selling

    • Faire émerger les opportunités de ventes complémentaires en matière de contrats d’assurance

    • Proposer les garanties complémentaires aux clients adaptés

    • Montée en gamme dans les garanties proposées

  • Churn / attrition & rétention client

    • Anticiper les risques d’insatisfaction client avec les méthodes statistiques de scoring prédictif

    • Collecter les retours clients, analyser et visualiser le résultat pour anticiper les résiliations et les risques de rachat

  • Amélioration de l’expérience client

    • Mettre en place un programme relationnel différencié et personnalisé grâce à la connaissance client

    • Benchmark : exemple d’une expérience de personnalisation clients obtenue grâce aux données et à la technologie

  • NPS

    • Analyse des enquêtes clients (notes, avis, sondage, commentaire, réponses aux questions)

    • Construire un score prédictif sur le niveau de satisfaction perçu, identifier les clients « à risque »

  • Modalités pédagogiques, d'évaluation et techniques

    • Modalités pédagogiques:
    • Pour les formations synchrones-présentiel ou classes virtuelles (formations à distance, en direct), les stages sont limités, dans la mesure du possible, à une douzaine de participants, et cherchent à respecter un équilibre entre théorie et pratique. Chaque fois que cela est possible et pertinent, des études de cas, des mises en pratique ou en situation, des exercices sont proposées aux stagiaires, permettant ainsi de valider les acquis au cours de la formation. Les stagiaires peuvent interagir avec le formateur ou les autres participants tout au long de la formation, y compris sur les classes virtuelles durant lesquelles le formateur, comme en présentiel peut distribuer des documents tout au long de la formation via la plateforme. Un questionnaire préalable dit ‘questionnaire pédagogique’ est envoyé aux participants pour recueillir leurs besoins et attentes spécifiques. Il est transmis aux intervenant(e)s avant la formation, leur permettant de s’adapter aux publics. Pour les formations en E-learning (formations à distance, asynchrones), le stagiaire peut suivre la formation à son rythme, quand il le souhaite. L’expérience alterne des vidéos de contenu et des activités pédagogiques de type quizz permettant de tester et de valider ses acquis tout au long du parcours. Des fiches mémos reprenant l’essentiel de la formation sont téléchargeables. La présence d’un forum de discussion permet un accompagnement pédagogique personnalisé. Un quizz de validation des acquis clôture chaque parcours. Enfin, le blended-learning est un parcours alternant présentiel, classes virtuelles et/ou e-learning.
    • Modalités d'évaluation:
    • Toute formation se clôture par une évaluation à chaud de la satisfaction du stagiaire sur le déroulement, l’organisation et les activités pédagogiques de la formation. Les intervenant(e)s évaluent également la session. La validation des acquis se fait en contrôle continu tout au long des parcours, via les exercices proposés. Sur certaines formations, une validation formelle des acquis peut se faire via un examen ou un QCM en fin de parcours. Une auto-évaluation des acquis pré et post formation est effectuée en ligne afin de permettre à chaque participant de mesurer sa progression à l’issue de la formation. Une évaluation à froid systématique sera effectuée à 6 mois et 12 mois pour s’assurer de l’ancrage des acquis et du transfert de compétences en situation professionnelle, soit par téléphone soit par questionnaire en ligne.
    • Modalités techniques FOAD:
    • Les parcours sont accessibles depuis un simple lien web, envoyé par Email aux stagiaires. L’accès au module de E-learning se fait via la plateforme 360Learning. La durée d’accès au module se déclenche à partir de la réception de l’invitation de connexion. L’accès aux classes virtuelles se fait via la plateforme Teams. Le(a) stagiaire reçoit une invitation en amont de la session lui permettant de se connecter via un lien. Pour une bonne utilisation des fonctionnalités multimédia, vous devez disposer d’un poste informatique équipé d’une carte son et d’un dispositif vous permettant d’écouter du son (enceintes ou casque). En ce qui concerne la classe virtuelle, d’un microphone (éventuellement intégré au casque audio ou à la webcam), et éventuellement d’une webcam qui permettra aux autres participants et au formateur de vous voir. En cas de difficulté technique, le(a) stagiaire pourra contacter la hotline au 01 70 72 25 81, entre 9h et 17h ou par mail au logistiqueformations@infopro-digital.com et la prise en compte de la demande se fera dans les 48h.

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Les points forts

  • Ancrées dans l'actualité Des formation mises à jour en continue selon les changements du secteur assurantiel
  • Formateurs issus du terrain Pour une pleine connaissance de vos problématiques métier
  • Pédagogie reconnue 9 stagiaires sur 10 sont satisfaits de la pédagogie de nos formateurs

Parmi nos formateurs :

Kezhan SHI
Kezhan SHI Diot-Siaci Data scientist et actuaire certifié
Expérience
    Kezhan est membre certifié de l’Institut des actuaires français. Il est diplômé de l’École Centrale Paris et titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine. Il a travaillé en tant qu’actuaire chez CCR, Prim’Act et Direct Assurance, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Manager Data Scientist.

Tarifs

Tarif général

995,00 € HT / 1 194,00 € TTC

Bénéficiez de tarifs réduits* en inscrivant plusieurs personnes sur la même session
  • -5%dès le 2e inscrit
  • -10%dès le 3e inscrit
  • -15%dès le 4e inscrit

Lieux, dates

Classe virtuelle Le 12/06/2024 12/06/2024 -
Paris Le 12/06/2024 12/06/2024 -
Paris Le 11/09/2024 11/09/2024 -
Classe virtuelle Le 11/09/2024 11/09/2024 -
Paris Le 15/11/2024 15/11/2024 -
Classe virtuelle Le 15/11/2024 15/11/2024 -

Accessibilité

handicap

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap

Pour plus d'informations : nous contacter

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