Master of Science 2ème année
Data Analytics & Manager Marketing

Dernière date de mise à jour : 14 mai 2020

Pour connaître les spécificités (cours, prérequis, rythmes d'études, etc.), merci de cliquer ci-dessous sur le campus qui vous intéresse :

ParisBordeauxLyonChambéry

 

Un bac+5 dédié à l’exploitation des données Marketing

Le traitement des données devient progressivement une priorité des entreprises, et de nouveaux métiers émergent. La formation Data Analytics & Manager Marketing s’adresse à des étudiants ayant validé un Bac+4 et ayant des bases en marketing, statistiques et gestion des bases de données. Elle s’adresse également aux ingénieurs ou encore aux professionnels en reconversion, souhaitant participer à la transition numérique d’une entreprise dans tous les secteurs d’activités (énergie, transport, banque, commerce, sécurité, défense…).

MAÎTRISER LES DIFFÉRENTES MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES POUR AMÉLIORER LA CONNAISSANCE CLIENTS

Dans le contexte actuel des évolutions liées à l’exploitation des données, le Data Manager améliore l’efficacité des prises de décision et rend l’ensemble de la chaîne de valeur plus efficiente. Au niveau marketing en particulier, il maîtrise les différentes typologies de consommateurs, les méthodes de segmentation et de scoring afin d’améliorer la connaissance clients. Il émet des préconisations pour affiner la stratégie et la mise en application opérationnelle.

Le MSc Data Analytics & Manager Marketing prépare aux nouvelles fonctions de l’entreprise : Responsable marketing et études (identifiée sous l’appellation internationale de Consumer Insight Manager, Market Insight Manager), Responsable connaissance clients (Marketing Data Officer, Consumer & Shopper Insight Manager, Consumer & Shopper Knowledge Manager, Consumer Intelligence Manager).

L’INSEEC MSc & MBA a mis en place un partenariat avec DATACAMP, cursus  e-learning qui propose à nos étudiants l’apprentissage de langages big data : python, R, SQL, SPARK.

Membre d’Amazon Web Services EDUCATE, l’école propose aux étudiants d’accéder à la technologie sophistiquée d’AWS et d’acquérir les compétences concrètes en technologie du cloud.

Par la VAE :
Cette formation est accessible par la VAE. Vous pourrez retrouver davantage d’informations sur notre page dédiée en cliquant ici.

Certification professionnelle délivrée
et blocs de compétences associés

Ce programme délivre le titre MANAGER DE LA COMMUNICATION ET DU MARKETING DIGITAL INSCRIT AU RNCP AU NIVEAU 7 SOUS LE CODE NSF 320, CERTIFICATION N° 34577, enregistré par France Compétence le 24 avril 2020. 
Vous pouvez retrouver les blocs de compétences associés à ce titre RNCP sur ce lien.

 

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INSEEC U. s'engage à ce que la collecte et le traitement de vos données effectués à partir de ce site, soient conformes au Règlement général sur la protection des données (RGPD) et à la loi Informatique et Libertés.
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Directeurs de programme
Linda Attari Big data manager marketing INSEECLinda Attari
Lyon
Fabien Fournillon
Paris
emmanuel-granger-inseecEmmanuel Granger
Bordeaux

Daniel Perdriolle
Chambéry

« Un impact majeur sur le métier de marketeur »

La révolution numérique soutenue par les objets connectés et le big data ouvre une ère nouvelle. Les Big Data ou « masse de données » permettent d’analyser la situation et le contexte de milliers de consommateurs en temps réel, favorisant ainsi une meilleure compréhension des réactions du marché et la proposition de messages et d’offres personnalisés. Les données issues du Big data ont profondément changé le monde du marketing et constituent aujourd’hui une mine d’informations exploitables pour le marketing décisionnel et prédictif centré sur l’analyse précise du besoin des clients.

La vocation du MSc Big Data & Manager Marketing est bien de fournir une expertise technique permettant de répondre à un déficit de compétences analytiques constaté par les professionnels. Cette expertise se centre sur 5 axes majeurs :

  • Comprendre les comportements du consommateur grâce à l’optimisation de l’expérience client induite par l’exploitation des données dites non structurées (photos, blogs, articles, commentaires).
  • Améliorer la prise de décision par l’analyse des données en ligne – le prédictif
  • Traiter, améliorer la qualité des données et savoir les valoriser
  • Conduire et piloter des projets Big Data
  • Préparer à de nouveaux usages « simples » permis par la géolocalisation, les terminaux mobiles.

Exemples de cours

Les cours présentés ci-dessous sont donnés à titre d’exemple. Pour connaître le détail des cours du campus qui vous intéresse, nous vous invitons à consulter la page programme dédiée.

Marketing prédictif et Big Data

COMPORTEMENT DU CONSOMMATEUR SUR INTERNET

À partir de quantités importantes de données venant de sources très diverses, déduire des comportements réguliers ou potentiels, au travers des techniques modernes de ciblage, segmentation et de scoring des e-consommateurs. Maîtriser l’analyse comportementale en temps réel pour favoriser les promotions multicanal et influencer le comportement du consommateur directement sur le point de vente (ou sur le site internet).

ANALYSE DES DONNÉES EN TEMPS RÉEL

Le digital permet d’obtenir un ensemble colossal d’informations sur les individus. Toutefois sans un traitement immédiat, ces données deviennent rapidement obsolètes. Connaître les sources d’information à la disposition du marketeur pour décrire précisément la situation ou les envies de ses clients et prospects en temps réel.

CIBLAGE ET GÉOMARKETING

Analyser de grands volumes de données au bon moment afin d’évaluer celles qui proviennent de sources nouvelles, comme le trafic provenant des médias sociaux ou les clics effectués par un prospect sur le site internet d’une société, rendant le ciblage et la segmentation des profils le plus précis possible. Connaître la position du consommateur en temps réel. Utiliser les bons outils pour collecter et exploiter ces informations. Étudier des modèles d’analyses et de simulations d’implantation. Analyser le comportement de fréquentation ou encore d’achat du consommateur afin d’optimiser la prise de décision.

TRAITEMENT ET ANALYSE DE DONNÉES

Analyse des données d’études : analyses descriptives, explicatives ou prédictives de traitements simples ou complexes. Analyse textuelle et CRM : comprendre les possibilités offertes par les outils d’analyse textuelle pour appréhender les données avec un haut degré d’automatisation.
Améliorer la qualité de la base de données (homogénéité, qualification, gestion des contacts inactifs, etc.).

SCORING ET MARKETING PRÉDICTIF

Déterminer la valeur des clients et prospects en développant des scores propres à une activité, en fonction de toutes les données mises à disposition. Développer une stratégie d’acquisition ou de fidélisation en fonction des objectifs définis. Utiliser le scoring pour mieux cibler, éviter les plaintes liées aux SPAM, les désabonnements email, et gérer la pression marketing en temps réel.
Au-delà du ciblage, la vraie valeur ajoutée de la donnée réside aussi dans la prédictibilité des comportements des consommateurs. Prévoir le comportement futur des clients. Identifier les plus rentables, les plus influents.

PREDICTIVE ANALYTICS ET DATA INTELLIGENCE

Surveiller et analyser les données en ligne qui sont les plus pertinentes pour l’activité de l’entreprise. Identifier les bonnes informations, au bon moment et au bon endroit, afin d’améliorer la prise de décision et d’optimiser la performance de l’organisation.
Choisir les outils appropriés pour comprendre et capitaliser sur cette nouvelle réalité.
Anticiper les changements de marchés et de comportement client. Data Mining appliqué à la Customer intelligence. Mettre en oeuvre un projet Customer intelligence dans une entreprise.

CONSUMER INSIGHT MANAGEMENT

Replacer le consommateur et le shopper au centre des réflexions, afin d’optimiser la prise de décision et la pertinence des actions à mettre en place. Analyser, segmenter et gérer les clients plus efficacement (insights consommateurs) afin de créer des programmes de fidélité adaptés.
Influencer les décisions stratégiques de l’entreprise par la connaissance des attentes et besoins des consommateurs (Consumer Insight), des marchés, des marques et des clients (Shopper Insight).
Évolution des études marketing vers plus d’opérationnalité, tout en devenant plus stratégiques.

Exemples de parcours professionnels

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