Marketing prédictif

Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing

Magali Trelohan

301 pages, parution le 17/08/2022

Ajouter à une liste

Expédié sous 24h

Livraison à partir de 0,01€ dès 35€ d'achats
Pour une livraison en France métropolitaine

Retrait à la librairie - Paris 5e

Disponible dès demain

QUANTITÉ

Résumé

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.

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Eni
Auteur(s)	Magali Trelohan
Parution	17/08/2022
Nb. de pages	301
Format	18 x 22
Couverture	Broché
Poids	470g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782409036798