90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Grâce à l'augmentation des capacités de stockage, les entreprises collectent massivement des données sur leurs clients mais, bien souvent,ce sont les capacités d'analyse de ces données qui font défaut.

L'objectif de cet ouvrage est de combiner des connaissances en marketing et des compétences en analyse de données avec un des logiciels les plus utilisés dans le monde professionnel : Excel. Il a été rédigé avec la version Office 365 d'Excel mais convient également si vous disposez de la version 2019 ou 2016.

Il s'adresse aussi bien aux étudiants en marketing qu'aux professionnels : dirigeants d'entreprise, responsables marketing, commerciaux ou toute personne qui, d'une manière générale, est amenée à développer une stratégie marketing.

La première partie de l'ouvrage permet au lecteur néophyte de se familiariser avec Excel tout en abordant des notions d'analyse de données en relation avec le marketing.

Par la suite, des notions plus avancées sont abordées : techniques d'optimisation et de suivi de campagnes, segmentations clients, prévisions statistiques, mise en place d'un test A/B, détermination de la valeur à vie des clients…

Les nombreux exercices proposés n'ont pas seulement pour but d'obtenir des réponses numériques à des problèmes, mais aussi d'approfondir la compréhension des concepts étudiés.

Les classeurs nécessaires à la réalisation des exercices sont disponibles en téléchargement sur le site des Editions ENI www.editions-eni.fr.

Quizinclus dans
la version en ligne !

Testez vos connaissances à l'issue de chaque chapitre
Validez vos acquis

Caractéristiques

Livre (broché) - 17 x 21 cm
ISBN : 978-2-409-02553-2
EAN : 9782409025532
Ref. ENI : SOB19EXCMAR

Caractéristiques

HTML
ISBN : 978-2-409-02554-9
EAN : 9782409025549
Ref. ENI : LNSOB19EXCMAR

Téléchargements

Des fichiers complémentaires (5.14 Mo)

Introduction

Introduction

Premier pas en analyse de données

Introduction
La visualisation de données
1. Excel comme outil de visualisation de données
2. Les différents types de graphiques
  1. Les graphiques en barres
  2. Le graphique en secteurs
  3. Le graphique en nuage de points
Synthétiser des données marketing grâce aux tableaux croisés dynamiques
1. Création d’un tableau croisé dynamique
2. Calcul du pourcentage de ventes par produit
3. Calcul du nombre de ventes par produit
4. Répartition du chiffre d’affairespar produit et par mois en colonne
5. Répartition du chiffre d’affairespar trimestre et par mois
6. Le principe de Pareto (ou le principe 20-80)
7. Le filtre de rapport et les segments
  1. Le filtre de rapport
  2. Les segments
Analyse de données marketing et statistiques
1. Qu’est-ce qu’une statistique ?
  1. La moyenne
  2. La médiane
  3. Le mode
  4. Le maximum
  5. Le minimum
2. À quelle distance de la moyenne ?
  1. Visualiser la dispersion de la distribution
  2. La variance et l’écart-type
  3. La corrélation
Cas pratique : Analyse des données marketing de la société Elena
1. Présentation du cas pratique
2. Plan d’attaque
3. Synthèse des données grâce à destableaux croisés dynamiques
  1. Analyse des visiteurs
  2. Analyse des clients
4. Analyse statistique
  1. Calcul de la moyenne
  2. Calcul de la médiane
  3. Calcul de l’écart-type
  4. Calcul du minimum
  5. Calcul du maximum
5. Visualisation des données
  1. La répartition par âges des visiteurs
  2. Répartition du temps d’entraînementpar adhérent
  3. Visualisation de la corrélation entre letemps d’entraînement et le temps de connexion
Un nouvel aperçu des données grâce à l’outil Idées
Des données à l’information, commentaire sur l’analyse effectuée

Marketing et notion de valeur

Objectif du chapitre
Les éléments d’une campagne marketing
1. Les leads
  1. Le taux de leads
  2. Le coût par lead
2. La conversion
3. Marketing et rétro-ingénierie
  1. Principe
  2. Application
  3. Analyse de la sensibilité du budget marketingaux objectifs de ventes
4. Le R.O.I (Return on Investissement)
  1. Calcul du ROI de campagnes marketing
  2. Optimisation du ROI des campagnes marketing
Tableau de bord et suivi d’une campagne marketing
1. Calcul et mise en forme des données
2. Mise en place des tableaux croisés dynamiques
3. Création des graphiques croisésdynamiques
4. Mise en place du tableau de bord
  1. Mise en place des graphiques
  2. Mise en place du segment et de la chronologie
  3. Mise en place des formules
La valeur vie client (CLV)
1. Définition de la valeur vie client
2. La valeur vie client selon la définitionde base
3. La valeur vie client selon la définitionavancée
  1. Principe sous-jacent : le principe d’actualisationet de la valeur actuelle nette
  2. Le calcul de la CLV selon la méthode avancée

Établir des prévisions statistiques

Objectif du chapitre
La régression linéaire
1. Principe
2. Régression linéaire - Intuition
3. Éléments de calcul de la droitede régression
  1. Les valeurs résiduelles
  2. Calcul du coefficient directeur
  3. Calcul de l’ordonnée à l’origine
  4. Concepts associés à une régressionlinéaire
4. La régression linéaire simple :application avec Excel
  1. Première étape : représentationgraphique des données
  2. Deuxième étape : calculdes éléments de la régression
  3. La fonction PREVISION.LINEAIRE
5. La régression linéaire avec l’utilitaired’analyse
  1. Activation de l’utilitaire d’analyse
  2. Mise en place de la régression
  3. Interprétation des résultats
La régression linéaire multiple
1. Concept
2. Application avec Excel
Régression linéaire, concept avancé
1. Déterminer les variables indépendantesimportantes : la P-valeur
  1. Pourquoi un seuil de 0,05 ?
La régression linéaire avec variables catégorielles
1. Concept
2. Application avec Excel
  1. Première étape : retraitementdes données
  2. Deuxième étape : utilisationde l’utilitaire d’analyse d’Excel
Pour aller plus loin : les régressions non linéaires
L’analyse conjointe
1. Intuition
2. L’analyse conjointe en pratique
  1. Première étape, le classement desattributs par les clients
  2. Deuxième étape : retraitementselon la technique de la variable muette (dummy variable)
  3. Troisième étape : miseen place de la régression multiple
  4. Quatrième étape : le classementdes attributs

La segmentation clients en marketing

Objectif du chapitre
La segmentation par critères définis au préalable
1. Application avec Excel
  1. Segmentation sur un critère
  2. Segmentation multicritère
La segmentation clients avec la méthode des K moyennes
1. Pourquoi utiliser un algorithme ?
2. La méthode des K-moyennes - Intuition
3. Plan d’attaque
  1. Un cas simple : deux dimensions
  2. Représentation graphique des clusters
  3. Synthèse des clients par cluster
  4. Un modèle plus complexe

Expériences de marketing : A/B testing

Objectif du chapitre
Le concept de test A/B
1. Signification statistique et expérimentation
  1. Définition des hypothèses
  2. Statistiquement significatif ?
  3. Le test de Student (test t)
Étude de cas et application avec Excel
1. Les chats sont-ils vendeurs ?
2. Mise en place de l’expérience
  1. Calcul de la moyenne
3. Réalisation du test de Student
4. Définition du niveau de confiance
5. Résultat de l’expérience

Conclusion

Conclusion

Boris NORO

Ancien comptable, Boris NORO est aujourd’hui responsable informatique, formateur Excel et Power BI, et animateur de la chaîne YouTube Wise Cat. Il a acquis une solide expérience dans la mise en place d’outils budgétaires et financiers avec Microsoft Excel auprès d’entreprises et de collectivités territoriales.

Passionné par l’analyse de données, il est titulaire du MBA Business Statistics and Analysis de l’université Rice (Houston, États-Unis) et certifié Microsoft Excel for the Data Analyst. Reconnu MVP (Most Valuable Professional) Office Apps & Services par Microsoft, il a à coeur de partager son expertise et sa connaissance du terrain avec les utilisateurs.

Analyse de données pour le marketing Avec Excel

Informations

Informations

Caractéristiques

Caractéristiques

Téléchargements

Boris NORO

Découvrir tous ses livres

Nos nouveautés