Formation : Devenez expert de l'Analytics, la personnalisation et la connaissance client (PART 1)

Jour 1 : Maîtriser l'Analytics et segmenter son audience

1. Maîtriser l'Analytics 

Les fondamentaux de l'Analytics 

• Introduction à l'Analytics : concepts clés et importance dans les stratégies digitales.
• Types d'Analytics (descriptive, prédictive, prescriptive) et leurs applications.
• Collecte et structuration des données : comprendre les sources (site web, applications, CRM, etc.).
• Cas pratique : identification des KPIs (Key Performance Indicators) pertinents pour une entreprise fictive.

 Les principaux tableaux de reporting 

• Les tableaux de bord : rôles et objectifs.
• Comment construire un tableau de reporting efficace (choix des indicateurs, fréquence, présentation).
• Étude de cas : création d'un tableau de bord personnalisé pour une campagne marketing.
• Outils à utiliser : Google Data Studio, Tableau, Power BI.

Analyse des données et interprétation 

• Comment analyser les données pour tirer des enseignements actionnables.
• L'importance du contexte dans l'interprétation des résultats.
• Cas pratique : analyse d'un jeu de données réelles pour découvrir des tendances de comportement client.

 Optimiser son utilisation de Google Analytics 4 

• Introduction à Google Analytics 4 (GA4) : les nouveautés et différences par rapport à Universal Analytics.
• Paramétrage et création d'événements dans GA4.
• Cas pratique : mise en place et suivi d'événements spécifiques sur GA4.

Les Autres solutions de web Analytics

• Adobe Analytics, Matomo, et autres alternatives à Google Analytics.
• Comparatif des solutions : forces, faiblesses et particularités.
• Quand et pourquoi utiliser des solutions alternatives.

12h30 - 13h30 : Pause déjeuner

2. Segmentation basée sur les données

 Segmenter et comprendre son audience 

• Définir et segmenter ses clients en fonction des données démographiques, comportementales, et transactionnelles.
• Les différents types de segmentation : RFM (Récence, Fréquence, Montant), segmentation par intérêt, etc.
• Cas pratique : création de segments de clients pour une campagne e-commerce.

3 - Optimiser son funnel de conversion à partir de l'Analytics 

• Utilisation de l'analytics pour identifier les faiblesses du funnel de conversion (taux d'abandon, taux de conversion).
• Techniques d'optimisation du funnel : retargeting, messages personnalisés, optimisation UX.
• Cas pratique : analyse d'un funnel de conversion et proposition d'améliorations.

4 - Améliorer l'expérience client grâce à l'Analytics 

• Comment l'analyse des données peut révéler des insights sur les attentes et besoins des clients.
• Utilisation des données pour anticiper les besoins et proposer des expériences plus fluides.
• Étude de cas : analyse d'un parcours client multicanal et identification des leviers d'amélioration.