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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Trelohan, Magali, 1982-
Format: Livre papier
Sprache:Français
Veröffentlicht: St Herblain : Éditions ENI C 2022.
Schriftenreihe:Marketing book
Schlagworte:
Anmerkung: 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
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520 |a "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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