Master of Science 2ème année
Marketing Expérientiel & Intelligence Artificielle

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 :

BordeauxLyon

 

Les marques sont passées d’un marketing dit « traditionnel », qui repose sur un choix rationnel (attributs/bénéfices), à un marketing « Expérientiel », centré autour des émotions, de la personnalisation et de l’expérience client. Omnicanal, le parcours client est au cœur de toutes les préoccupations marketing.

L’intelligence artificielle ne permet pas encore de comprendre ces émotions mais elle cherche à en mesurer les effets. Le « machine learning » permet de construire des modèles pour analyser toutes ces données, mieux cerner le marché et prendre ainsi des décisions en terme de marketing et stratégie commerciale.

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.

Cette formation permet d’acquérir les fondements du marketing digital orienté Big data, dataming et web analytics, corrélés avec les problématiques d’intelligence artificielle.

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.

 

JE SOUHAITE CANDIDATER à CE PROGRAMME   FRAIS DE SCOLARITÉ 2020/2021

Je souhaite




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

De l’innovation apportée par le Marketing Expérientiel au traitement de l’Intelligence « Augmentée »

Les activités liées à l’Intelligence Artificielle (IA) et le traitement d’importantes masses de données (big data) progressent de manière significative dans les entreprises. Ainsi, l’organisme d’études IDC (International Data Corporation) estime que le marché de l’IA qui pesait près de 8 milliards d’euros en 2016 devrait passer à plus de 47 milliards d’euros d’ici 2020. Le Msc « Marketing Expérientiel et Intelligence Artificielle » participe, avec une vision éthique, à la construction du monde numérique de demain.

Ce MSc, précurseur sur le marché de l’IA, forme les étudiants sur des compétences distinctives qui leur permettront d’être partie prenante dans les grands défis technologiques du XXIe siècle. L’apprentissage s’articule autour de 3 axes :

  • Connaître et décoder les techniques de modélisation et d’analyse de données.
  • Maîtriser les outils pour traiter tout type de données,
  • Développer des nouvelles stratégies marketing au service de l’Expérience Client.

Les diplômés peuvent prétendre à des postes de Marketeurs spécialisés dans les nouvelles technologies et l’expérience client ou de Data Analysts.

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 valorisation des données

SECURITE INFORMATIQUE ET CONFIDENTIALITE DES DONNEES

Rôle stratégique de la Gouvernance des Données pour les entreprises. Maîtriser l’environnement réglementaire international de la gestion des données, aussi bien dans le cadre de la collecte que du partage. Identifier les différentes approches en matière de protection des données à caractère personnel. Le consentement des individus sur leurs données personnelles. Intégrer les changements rapides des législations au niveau des États et leur impact sur l’usage et les stratégies des entreprises de demain.

RETARGETING ET PRETARGETING

Utiliser de données anonymes et à un système de scoring pour réaliser une analyse prédictive sur des comportements d’internautes. Maîtriser la technique de publicité en ligne permettant d’engager les visiteurs qui ont quitté un site internet pour accomplir plusieurs types d’objectifs. Augmenter le taux de conversion. Les avantages du retargeting. Mise en place d’une campagne de retargeting. Adapter une stratégie de PRM (Partner Relationship Management) et de CRM (Customer Relationship Management) face aux prospects intentionnistes et personnaliser les communications en fonction de leurs habitudes de navigation.

PREDICTIVE ANALYTICS AND 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.

STATISTIQUES DECISIONNELLES

Connaître les outils de base de l’analyse de données. Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Se poser les bonnes questions statistiques en adéquation à un problème marketing. Réaliser des traitements statistiques simples afin d’émettre des recommandations marketing.

ANALYSE TEXTUELLE & BIG DATA

Pour traiter de grandes quantités de commentaires laissés par des utilisateurs ou des messages échangés sur des réseaux sociaux, des techniques d’analyse textuelles ont vu le jour. Comprendre le fonctionnement de ces outils permet au Data Marketer d’appréhender des données textes avec un haut degré d’automatisation.

VISUALISATION ET NARRATION DES DONNÉES

La communication autour des données massives implique un travail approfondi sur les outils de pointe et les méthodes de représentation. Il s’agit de représenter de façon multidimensionnelle les données d’études afin de mettre en évidence des phénomènes non visibles à travers les chiffres, et en mettant en avant les relations qui existent entre différentes variables d’études. Le Data Marketer doit maîtriser les tendances afin d’orienter les créatifs dans la production des synthèses en mettant l’expérience utilisateur au centre de sa pratique. Finaliser une présentation pour un client ou modéliser le résultat d’un traitement de données nécessite des connaissances de base en PAO. Introduction à la représentation narrative des données.

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