Data-Driven Marketing
Le marketing piloté par la donnée, pas le marketing qui cite des chiffres pour décorer des slides
Ce cours enseigne la chaîne complète : collecte, structuration, analyse, activation. Fondé sur des cas réels d'entreprises accompagnées par Getup, avec des budgets réels et des résultats mesurables. Un marketeur qui ne sait pas lire ses données est un marketeur qui dépense à l'aveugle.
Programme
Modules du cours
Fondements du Data Marketing
DébutantPhilosophie data-driven, 3 piliers (collecte, analyse, optimisation), types de données (first/second/third-party), maturité data d'une organisation.
KPIs et Métriques Essentielles
DébutantCalcul et interprétation : acquisition (CTR, CPC, CPM), conversion (taux de conversion, AOV, CPA), business (ROAS, CAC, LTV).
Maîtrise de Google Analytics 4
IntermédiaireArchitecture event-based, sources de données, configuration du tracking, rapports personnalisés, audiences, connexion aux plateformes publicitaires.
Analyse de Performance Avancée
IntermédiaireMéthodologie de diagnostic complet, analyse de funnel de conversion, effet domino, analyse multi-sources.
Optimisation et Automatisation
AvancéStratégies avancées, marketing automation, segmentation RFM sur dataset réel (2 240 clients), dashboards de pilotage.
SEO Performance Investigation
AvancéAnalyse de données de positionnement SEO réelles (484 mots-clés), identification d'opportunités striking distance.
Meta Ads Analysis
AvancéOptimisation de campagnes Facebook/Instagram, calcul ROAS et attribution, audiences Lookalike et Custom, scaling.
Compétences acquises
Ce que l'étudiant sait faire en sortant
Concevoir un plan de marquage (tagging plan) : événements, paramètres, conventions
Configurer et exploiter Google Analytics 4 / Google Tag Manager
Construire des dashboards d'acquisition dans Looker Studio
Segmenter une audience et activer des campagnes ciblées
Modéliser un funnel : awareness, considération, conversion, fidélisation
Formuler des hypothèses testables et structurer un A/B test
Réaliser une segmentation RFM sur données réelles
Calculer et interpréter CTR, CPC, CPM, ROAS, CAC, LTV, AOV, CPA
Pratiquer le data storytelling : structurer un récit données vers action
Intégrer la dimension légale : RGPD, Consent Mode v2, ePrivacy
Lucidité professionnelle
Ce qu'on n'apprend pas dans les manuels
Au-delà des compétences techniques, la formation développe un regard critique sur les pratiques du marché.
Un chiffre sans contexte est un danger
+40% de trafic mais -15% de conversion = problème de qualité d'audience. Toujours demander "par rapport à quoi ?" et "pour quel impact business ?".
L'outil ne fait pas le data marketeur
GA4 installé mais jamais consulté, CRM avec 2 000 contacts non segmentés, budget pub géré au feeling. La maturité data est souvent un mirage.
Le ROAS seul est un piège
Un ROAS de 5 sur un micro-budget ne signifie pas qu'on peut scaler. Croiser volume, rentabilité et scalabilité.
L'attribution est un modèle, pas la réalité
Le dernier clic n'a pas causé la conversion. Chaque modèle d'attribution a ses biais.
Les données first-party sont le vrai actif
Post-RGPD et post-cookies tiers, les données propriétaires collectées avec consentement sont l'avantage durable.
Corrélation n'est pas causalité
"J'ai changé X et mon résultat a bougé" ne veut pas dire que X a causé le changement.
Outils maîtrisés
Lexique professionnel
Format
Modalités d'intervention
Résultat
Prendre en main les données marketing d'une entreprise, diagnostiquer sa maturité data, construire un dashboard actionnable, et défendre un arbitrage budgétaire avec des chiffres.