Crédits ECTS
8
Volume horaire
96 h
Programme d'études
| Programme | Bloc | Caractère |
|---|---|---|
| IE-Marketing | 2 | Obligatoire |
Prérequis
Co-requis
Implantation
Département économique de Namur
Directeur de département du domaine
Benoît Dujardin
Responsable de l'UE
Michaël NIHOUL
Enseignants intervenants
Mobiliser les savoirs et les savoir-faire propres au marketing
• Exploiter les sources d’informations pertinentes et mener des recherches prospectives
• Conduire et gérer des études de marché
• Respecter les prescriptions légales nationales et internationales
Analyser les données utiles à la réalisation de sa mission en adoptant une démarche systémique
• Comprendre, interpréter et anticiper le comportement du client
• Dépouiller, trier, synthétiser et interpréter les résultats d’études de marché
S’organiser : structurer, planifier, coordonner, gérer de manière rigoureuse les actions et les tâches liées à sa mission
• Coordonner les études de marché
AMKN2001A Etude des marchés et statistiques 2
Réaliser une étude de marché quantitative.
À l’aide du logiciel Sphinx Campus :
• Concevoir le questionnaire
• Etablir des quotas pour s’assurer de la représentativité de l’échantillon
• Diffuser le questionnaire
• Récolter les données
À l’aide des logiciels Excel et Xlstat, analyser les données récoltées (tris à plat et croisés) :
• Etablir des test cards et learn cards
• Effectuer un redressement si les quotas ne sont pas atteints
• Calculer des paramètres de statistique descriptive (univariées et bivariées)
• Illustrer à l’aide de graphiques et tableaux
• Interpréter les résultats pertinents
• Proposer des stratégies marketing
Effectuer des tests d’hypothèse tels que des tests de valeur sur une proportion ou une moyenne, comparaison de 2 proportions ou moyennes, indépendance.
À l’aide d’un logiciel de présentation (PowerPoint, Canva, …) :
• Présenter et synthétiser les résultats de l’étude de marché
AMKN2001B Gestion des données 2
• Collecter, organiser et exploiter des données de prospects et de clients à l'aide d'outils de CRM et de marketing digital.
• Concevoir, diffuser et automatiser des communications marketing ciblées à l'aide d'outils d’emailing et de marketing automation.
• Analyser les performances des communications marketing à l’aide d’indicateurs clés et formuler des recommandations d’amélioration.
• Configurer et utiliser les principaux modules d’un ERP dans le cadre d’un processus commercial.
AMKN2001C Data marketing
Au terme de l’activité d’apprentissage, l’étudiant.e sera capable de :
• définir les notions fondamentales du data marketing et expliquer leur utilité dans une stratégie.
• concevoir une stratégie de collecte de données pertinente et éthique, intégrant des mécanismes de nurturing et de lead scoring afin de mieux cibler, convertir et fidéliser les prospects et clients.
• expliquer les principes fondamentaux du RGPD et les appliquer dans une situation concrète.
• analyser les besoins d’une organisation afin d’identifier les avantages d’un CRM dans une situation donnée.
• expliquer le fonctionnement d’un outil d’intelligence artificielle générative, et évaluer de manière critique et éthique son usage dans un contexte professionnel.
Document annexe à la fiche UE accessible via un lien explicitant en quoi le programme d’études s’inscrit dans une politique de développement durable. Une ou plusieurs UE spécifique(s) pourraient être ciblée(s) dans cette annexe.
Comprendre la provenance, analyser les données et interpréter cette analyse pour une base de données
AMKN2001A Etude des marchés et statistiques 2
Sphinx
Prise en main de Sphinx.
Probabilités
Chapitre 1 : L’estimation par intervalle de confiance
Chapitre 2 : Les variables aléatoires
• Variables aléatoires discrètes
• Espérance et variance d’une variable aléatoire discrète
• Variables aléatoires continues
• Espérance et variance d’une variable aléatoire continue
• La loi normale
• Autres lois continues
Chapitre 3 : Calcul de l’intervalle de confiance
• Intervalle de confiance pour une proportion
• Intervalle de confiance pour une moyenne
• Intervalle de confiance pour une variance
Statistique inférentielle
Chapitre 1 : Les tests d’hypothèses
• Test de valeur pour une proportion
• Test de valeur pour une moyenne
• Test de comparaison de deux proportions (échantillons indépendants)
• Test de comparaison de deux moyennes (échantillons dépendants et indépendants)
• Test d’indépendance
Prise en main de XLSTAT
Chapitre 1 : Les données brutes
Chapitre 2 : Logiciel Xlstat
Chapitre 3 : Préparation des données
• Données manquantes
• Gestion des données
• Codage
• Convertir
Chapitre 4 : Visualisation des données
Chapitre 5 : Description des données
• Descriptive univariée sur une population
• Descriptive bivariée sur une population
• Estimation sur un échantillon
Chapitre 6 : Redressement d’enquête
• Définition et principe
• Cas spécifique de l’estimation de la moyenne et la variance
AMKN2001B Gestion des données 2
• Jimdo : Présence en ligne - Collecter des contacts (site web, formulaire d'inscription).
• Brevo : Exploiter les données des prospects et des clients collectées via le site Web Jimdo - Communiquer (emailing) de manière ciblée tout au long de leur parcours via des scénarios automatisés.
• Odoo : Centraliser les données sur les prospects et les clients, gérer la relation commerciale (CRM) et assurer le suivi des opérations liées aux ventes (e-commerce, facturation, etc.).
• Excel: Planifier et analyser la performance des actions marketing.
AMKN2001C Data marketing
• Comprendre les enjeux du Data Marketing
• De la donnée au CRM : historique, évolutions et usages de l’intelligence artificielle
• Collecter les bonnes données : sources, First-party data et qualité
• Workshop : rechercher, qualifier et structurer l’information avec l’IA
• Protéger et gouverner les données : RGPD, AI Act et marketing responsable
• Centraliser et exploiter les données : CDP, Big Data et Machine Learning
• Workshop : segmentation, lead nurturing et lead scoring
• Mesurer, expérimenter et piloter : vers le Data Driven Marketing
AMKN2001A Etude des marchés et statistiques 2
• Méthodes quantitatives en sciences humaines, de l’échantillon vers la population, 4e édition. Gilles Grenon et Suzanne Viau. ISBN 978-2-7650-3394-3
• Techniques d’étude de marché, Eric Vernette. ISBN 978-2-311-40348-0
• Marketing en poche, Anneau-Guillemain Sophie. ISBN 978-2-297-09135-0
AMKN2001B Gestion des données 2
• L’Académie Brevo : https://academy.brevo.com/
• Le centre d’aide : https://help.brevo.com/hc/fr
• Le blog : https://www.brevo.com/fr/blog/
• Odoo Webinars (français) : https://www.youtube.com/playlist?list=PL1-aSABtP6AA5-sJfa22SkLhb4yIihX6w
AMKN2001C Data marketing
• BABINET Gilles, Big Data, penser l’homme et le monde autrement, France, Le Passeur.
• HIRTH Julien, Le data marketing, France, Eyrolles.
• Jean ALLARY, Vincent BALUSSEAU, La publicité à l’heure de la data.
• Graydon, Le manuel du data driven marketing.
• Cf. PPT « sources » sur Moodle.
| Activité d'apprentissage | Support |
|---|---|
| AMKN2001A — Etude des marchés et statistiques 2 | Titulaire(s) : NYSSEN Jean-François, DESSY Alexandra, NIHOUL Michaël Sur Moodle : • Slides d’introduction avec planning • Syllabus de théorie et exercices • Capsules vidéos avec les manipulations Logiciels : Sphinx Campus (licence fournie par l’école), Excel et Xlstat (licence fournie par l’école). |
| AMKN2001B — Gestion des données 2 | Titulaire(s) : MINNEBO Eveline Support de cours disponible sur Moodle. • https://help.brevo.com/hc/fr • https://www.brevo.com/fr/blog/ • https://academy.brevo.com/ • https://www.odoo.com/fr_FR/education/program • https://www.youtube.com/@Odooavecvous • https://dash.e.jimdo.com/ |
| AMKN2001C — Data marketing | Titulaire(s) : D’URSO Michel Diaporamas et vidéos, disponibles sur le Moodle du cours. |
| Activité d'apprentissage | Heures | Langue d'enseignement | Langue d'évaluation |
|---|---|---|---|
| AMKN2001A — Etude des marchés et statistiques 2 | 48 h | Français | Français |
| AMKN2001B — Gestion des données 2 | 24 h | Français | Français |
| AMKN2001C — Data marketing | 24 h | Français | Français |
| Activité d'apprentissage | Méthodes d'enseignement et d'apprentissage |
|---|---|
| AMKN2001A — Etude des marchés et statistiques 2 | Titulaire(s) : NYSSEN Jean-François, DESSY Alexandra, NIHOUL Michaël • Exposés • Travaux pratiques sur ordinateur • Travaux dirigés • Tutoriels vidéos • Exercices d’application • Travail en groupe |
| AMKN2001B — Gestion des données 2 | Titulaire(s) : MINNEBO Eveline Prise en main des outils par la réalisation d’ateliers ciblés : • Séances asynchrones avec tutoriels disponibles • Séances en présentiel sous forme d’accompagnement individuel et collectif |
| AMKN2001C — Data marketing | Titulaire(s) : D’URSO Michel 6 séances en auditoire, 3 séances en groupe classe et 3 séances à distance asynchrone. |
Toutes ces activités répondent au même objectif (cf : rubrique objectif). Toutefois, l’étendue et la matière différents des bases de données, nous permet via ces activités d’aborder celles-ci par des méthodes à la fois différentes mais convergentes.
Évaluation intégrée : non. Les trois activités font l’objet d’évaluations distinctes, aux modalités identiques en première et en deuxième session : un écrit et un dossier avec défense orale pour Etude des marchés et statistiques 2, des travaux à échéances imposées pour Gestion des données 2, un examen écrit pour Data marketing.
• Etude des marchés et statistiques 2 : 50
• Gestion des données 2 : 25
• Data marketing : 25
Au sein du programme d'études, lors du calcul de la moyenne, la pondération de l'évaluation de l'unité d'enseignement est effectuée sur base des crédits affectés à cette unité d'enseignement et évalués
| Activité d'apprentissage | Modalités d'évaluation |
|---|---|
| AMKN2001A — Etude des marchés et statistiques 2 | • Septembre-Janvier : Examens — Ecrit (40 %), dossier avec défense orale (60 %) pondération : 100 % • Février-Juin : sans objet • Deuxième session : Examens — Ecrit (40 %), dossier avec défense orale (60 %) pondération : 100 % L’écrit portera sur les notions de statistique. Modalités concrètes : Les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard six semaines avant l’évaluation. |
| AMKN2001B — Gestion des données 2 | • Septembre-Janvier : Travaux — pondération : 100 % • Février-Juin : sans objet • Deuxième session : Travaux — pondération : 100 % Modalités concrètes : Les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard six semaines avant l’évaluation. |
| AMKN2001C — Data marketing | • Septembre-Janvier : Examens — Examen écrit pondération : 100 % • Février-Juin : sans objet • Deuxième session : Examens — Examen écrit pondération : 100 % Modalités concrètes : Les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard six semaines avant l’évaluation. |
Une mention sur la fiche informera les étudiants du fait que les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard 6 semaines avant l'évaluation.