Marketing prédictif : data, machine learning et statistiques appliqués au marketing
"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 pro...
Enregistré dans:
| Auteur principal: | |
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| Format: | Livre papier |
| Langue: | Français |
| Publié: |
St Herblain :
Éditions ENI
C 2022.
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| Collection: | Marketing book
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| Sujets: | |
| Note: |
La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Marketing prédictif, data, machine learning et statistiques appliqués au marketing, Magali Trelohan, 2022, St-Herblain, Editions ENI, Marketing book, 978-2-409-03680-4 |
| Résumé: | "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 troisième chapitre explique comment constituer sa base de données prospects et clients. Les chapitres suivants 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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| Description: | La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain |
| Description matérielle: | 1 volume (301 p.) : ill., graph., fig., tabl., couv. ill. ; 22 cm. |
| Bibliographie: | Index |
| ISBN: | 9782409036798 (br.) : |