Haute Ecole de la Province de Liège

Informations générales sur l'unité d'enseignement : "Analyse de données et marketing digital"

Cycle 1
Niveau du cadre francophone de certification 6
Code MKT-1-022 3.1.1
Crédits ECTS 8
Volume horaire (h/an) 135
Période Quadrimestre 1
Implantation(s) ECONOMIQUE - Jemeppe
Unité Obligatoire
Responsable de la fiche Collard, Muriel
Pondération 80
Composition de l'unité d'enseignement
Intitulé Nombre d'heures Pondération
Analyse de données 60 3
Informatique 30 2
Marketing digital 45 3
Prérequis -
Corequis -
  • Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

  • Analyser et profiler un marché, afin de déterminer une stratégie ad hoc pour une entreprise (B2B, B2C) en visant précisément ses objectifs et sa méthode.

    Analyser et profiler un marché, afin de déterminer une stratégie ad hoc pour une entreprise (B2B, B2C) en utilisant des outils marketing adaptés tels que le benchmarking et la veille marketing.

    Analyser et profiler un marché, afin de déterminer une stratégie ad hoc pour une entreprise (B2B, B2C) grâce à des outils statistiques et informatiques.

    Analyser et profiler un marché, afin de déterminer une stratégie ad hoc pour une entreprise (B2B, B2C) dans le respect des normes législatives, administratives (responsabilité sociétales des entreprises)

    Mettre en place une stratégie traditionnelle et digitale, en segmentant le marché, en définissant la cible et en positionnant le produit/service.

    Mettre en place une stratégie traditionnelle et digitale, en définissant le marketing mix (prix, place, produit, promotion), y compris la promotion d’événements.

    Mettre en place une stratégie traditionnelle et digitale, en tenant compte des évolutions technologiques et des KPI (indicateurs de performance).

    Imaginer et évaluer une stratégie de négociation (achat/vente), en construisant un argumentaire adapté aux différents destinataires.

    Nourrir des relations de qualité entre les différents acteurs (clients, fournisseurs, partenaires…) en tenant compte du contexte socio-culturel et linguistique, en gérant les outils informatiques (CRM, ERP, Business Intelligence…), en développant son réseau professionnel présentiel et virtuel, en intégrant les différents canaux de la communication (interne, externe, verbal, non verbal…) et en tenant compte des circonstances de la communication (softskills).

  • Objectifs

  • Analyse de données:

    • Utiliser le calcul matriciel, un tableur et/ou un logiciel spécifique afin de résoudre des problèmes d'analyse multivariée.
    • Construire une formule linéaire pour prédire la valeur d'une variable quantitative à partir d'autres directement mesurables (Régression linéaire multiple).
    • Prédire la catégorie à laquelle un individu devrait appartenir compte tenu de ses réponses à un questionnaire (Analyse discriminante).
    • Combiner plusieurs variables en les remplaçant par des variables moins nombreuses tout en gardant une bonne représentativité de l'information totale (Analyse en composantes principales).
    • Synthétiser l'information provenant de nombreuses données, en vue de détecter des ressemblances et/ou des oppositions entre variables et/ou types d'individus (Analyse factorielles : Analyse en composantes principales- Analyse de correspondances simples - ...)
    • Utiliser les principes de base de l’analyse de données Web via la plate-forme Google Analytics.
  • Contenus

  • Analyse des données :

    • Calcul matriciel.
    • Statistique descriptive multivariée.
    • Régression linéaire multiple.
    • Analyse discriminante.
    • Analyses factorielles : principe général, analyse en composantes principales, analyse de correspondances simples.
    • Google analytics.

     

  • Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques ou dirigés
  • Travaux de laboratoire
  • Autres méthodes

  • Evaluation

  • Analyse de données
    • Examen Ecrit
    • Evaluation Continue
    Informatique
    • Examen Ecrit
    Marketing digital
    • Examen Ecrit
    • Examen Oral
  • Langue(s) de l'unité d'enseignement

  • Français
  • Supports de cours

  • Aucun support
  • Lectures conseillées

  • Aucune lecture conseillée