Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Présenter les résultats d'une analyse de données marketing et les recommandations stratégiques de manière claire et concise à un public non technique.
Appliquer les résultats des analyses de data mining et des modèles prédictifs pour optimiser les campagnes marketing (ex: ciblage, allocation budgétaire).
Évaluer la performance de différents modèles prédictifs et sélectionner le modèle le plus pertinent pour une application marketing spécifique.
Construire et interpréter des modèles prédictifs pour la segmentation client et la prévision de la demande.
Identifier et sélectionner les données pertinentes pour l'optimisation des stratégies marketing à l'aide de techniques de data mining.

Prérequis

Notions fondamentales en statistiques et probabilités Bases en programmation Python et manipulation de données (Pandas, NumPy, Scikit-learn) Compréhension des concepts de Data Mining et d’analyse prédictive Familiarité avec les modèles de Machine Learning supervisés (régression logistique, arbres de décision, random forest, gradient boosting, etc.) Notions en évaluation des modèles prédictifs (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC, etc.) Expérience en segmentation client et scoring (K-Means, clustering hiérarchique, scoring de crédit, etc.) Connaissance des outils de visualisation et reporting (Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau, etc.)

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12

Définition et enjeux du data mining marketing
Types de données marketing et leur préparation
Introduction aux modèles prédictifs (régression, classification)
Choix des métriques de performance

Clustering et segmentation clientèles (K-means, DBSCAN)
Analyse de la valeur client (CLTV)
Modèles prédictifs pour la segmentation (arbres de décision)
Applications pratiques : identification de segments à fort potentiel

Prédiction du taux de conversion et scoring des prospects
Optimisation des canaux marketing (emailing, réseaux sociaux)
Personnalisation des messages marketing
A/B testing et mesure de l'impact des campagnes

Introduction aux séries temporelles et leurs caractéristiques
Méthodes de prévision (ARIMA, Prophet)
Analyse de la saisonnalité et des tendances
Applications en marketing : prévision des ventes, gestion des stocks

Définition des indicateurs clés de performance (KPI)
Tableau de bord de suivi des performances marketing
Intégration des modèles prédictifs dans la prise de décision
Éthique et responsabilités en marketing data-driven

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À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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