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Marketing prédictif - Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing pan Magali Trelohan

Caractéristiques

• Marketing prédictif - Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing
• Magali Trelohan
• Nb. de pages: 302
• Format: Pdf, ePub, MOBI, FB2
• ISBN: 9782409036798
• Editeur: ENI (Editions)
• Date de parution: 2022

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Overview

Prédire les comportements de ses cibles, voilà un voeu que tout professionnel du marketing aimerait réaliser. Le machine learning semble à cet égard plein de promesses. Il vient pourtant compléter la palette d'outils du marketing plutôt que la révolutionner. Cet ouvrage est destiné aux professionnels du marketing. Il va vous aider à démystifier le machine learning et les statistiques prédictives en vous expliquant comment les utiliser pour répondre à des problématiques concrètes liées à votre activité et vous permettre de réaliser vous-mêmes vos prédictions.
Il vous apprendra également à les combiner avec les outils indispensables du marketing : l'écoute client et l'incitation à agir. Le premier chapitre revient sur la notion de "consommateur prévisible" et pose ses limites. Le deuxième chapitre présente les méthodes pour analyser ses données, écouter ses clients et les inciter à agir. Le chapitre suivant explique comment constituer sa base de données prospects et clients.
Les chapitres 4 à 7 répondent à des questions concrètes en marketing : comment créer des persona ? Comment transformer ses prospects en clients ? Comment augmenter la valeur de ses clients ? Comment anticiper les effets de réputation en ligne ? Chacun de ces chapitres est organisé en trois parties consacrées à la prédiction data, à l'écoute client et à l'incitation. Enfin, le dernier chapitre vous donne des clés pour communiquer en interne sur ces outils.
Les nombreux exemples présentés sont expliqués pas-à-pas, principalement dans un logiciel no-code nommé JASP, qui est basé sur R, gratuit, simple et user-friendly. Ce livre est une excellente entrée en matière sur le sujet du marketing prédictif et un bon moyen de faciliter le dialogue entre data scientists et marketeux.

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