EAN13
9782409036798
Éditeur
Éditions ENI
Date de publication
17 août 2022
Collection
MARKETING BOOK
Nombre de pages
301
Dimensions
21,6 x 17,8 x 1,5 cm
Poids
470 g
Langue
fre

Marketing Prédictif - Data, Machine Learning Et Statistiques Appliqués Au Marketing

Magali Trelohan

Éditions ENI

Prix public : 29,00 €

Prédire les comportements de ses cibles, voilà un vœu 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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