Digital Marketing

Le digital marketing moderne repose sur l’exploitation des données et de l’IA pour optimiser les campagnes, personnaliser l’expérience client, et maximiser le retour sur investissement (ROI). Les missions incluent l’analyse des comportements clients, l’automatisation des campagnes, l’optimisation des canaux digitaux, et la mesure de l’efficacité des actions marketing.

Missions principales

a. Gouvernance et collecte des données marketing

• Centralisation des données
  • Récupération, nettoyage et structuration des données issues des outils analytics (Google Analytics, Adobe Analytics), des plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads), des CRM (Salesforce, HubSpot), et des sources externes (réseaux sociaux, emails, sites web).
• Définition des indicateurs clés
  • Identification et suivi des KPIs marketing (ex : taux de conversion, coût par acquisition, retour sur investissement publicitaire, engagement client, lifetime value).

b. Reporting et visualisation pour la prise de décision

• Conception de tableaux de bord
  • Création d’outils de visualisation (Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python) pour surveiller en temps réel les performances des campagnes et des canaux digitaux.
• Automatisation des rapports
  • Utilisation de l’IA pour générer des rapports sur les performances marketing, les tendances et les opportunités d’optimisation.

c. Modélisation et optimisation des campagnes marketing

• Développement de modèles
  • Explicatifs : Analyser les facteurs influençant le comportement des clients (ex : parcours d’achat, interactions avec les contenus).
  • Prédictifs : Anticiper les tendances du marché, les comportements d’achat futurs, ou les taux de désabonnement.
  • Prescriptifs : Recommander des actions pour optimiser les budgets, cibler les audiences, ou personnaliser les messages.
• Utilisation de l’IA et du machine learning
  • Segmentation avancée des audiences pour des campagnes ciblées.
  • Optimisation automatique des enchères publicitaires en temps réel.
  • Génération de contenus personnalisés (ex : emails, publicités dynamiques) grâce à l’IA générative.
  • Analyse des sentiments et des tendances sur les réseaux sociaux.

d. Collaboration transversale et transformation digitale

• Interface avec les métiers
  • Travail avec les équipes marketing, ventes, produit et design pour intégrer les insights data dans les stratégies de communication et de vente.
• Veille technologique et réglementaire
  • Suivi des innovations en martech (ex : CDP, DMP, outils de marketing automation) et des réglementations (ex : RGPD, lois sur la protection des données).
• Accompagnement au changement
  • Formation des équipes à l’utilisation des outils data/IA et promotion d’une culture data-driven.

Exemples de projets concrets

• Personnalisation des campagnes
  • Utilisation du machine learning pour segmenter les audiences et personnaliser les messages, augmentant le taux de conversion de 20 %.
• Optimisation des budgets publicitaires
  • Développement d’un modèle prédictif pour allouer automatiquement les budgets entre les canaux (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads) en fonction du ROI.
• Automatisation des emails
  • Mise en place d’un système d’IA pour envoyer des emails personnalisés en fonction du comportement des utilisateurs, améliorant l’engagement de 30 %.
• Analyse des sentiments
  • Déploiement d’un outil NLP pour analyser les avis clients et les mentions sur les réseaux sociaux, identifiant des opportunités d’amélioration produit.