Data management

Crédit : 3 ECTS

Volume horaire

  • CM : 21 h

Compétences à acquérir

Au terme de l’enseignement, l’étudiant doit être en mesure d’avoir des connaissances qui lui permettront de :
  • Comprendre l'ampleur de l’impact du Big Data dans la transformation de l’écosystème de la publicité digitale
  • Identifier les opportunités et les menaces associées à ces démarches pour les différents acteurs de la chaîne de valeur de la publicité digitale
  • Connaître les différentes définitions et acronymes utilisés par les professionnels du secteur
  • Connaître différents cas d’usage mis en place par des professionnels

Description du contenu de l'enseignement

La publicité digitale est certainement un des secteurs les plus actifs sur le sujet du Big Data. Grâce à l’ensemble des interactions avec les consommateurs sur le Web et sur le mobile, et au développement des nouvelles technologies liées aux capacités de traitements informatiques, éditeurs et annonceurs ont, dorénavant, la capacité de collecter et de structurer les données relatives aux comportements des consommateurs. Ces nouvelles sources de data viennent totalement bouleverser l’écosystème de la publicité digitale, obligeant les différents acteurs à s’intéresser à la data comportementale et à repenser leurs offres et leur façon d’opérer leurs campagnes digitales.
Opportunités pour certains, ou menaces pour d’autres, les démarches autour de la data se développent très fortement au sein des régies et des annonceurs. La convergence des médias et du CRM est entamée, modifiant en profondeur la structure des entreprises et les besoins de nouvelles compétences.


Le cours fournit :
  • une prise de conscience de l’impact du Big Data sur l’écosystème de la publicité digitale
  • uneanalyse de comportements des régies et des annonceurs face à ce phénomène
  • des cas concrets d’application des démarches data réalisées par des professionnels éditeurs et régies


Plan de cours :
  • Introduction : la data : définition, sources, méthodes de collecte
    - Définitions, historique, les différents types de data, les méthodes de collecte (Tags, CRM Onboarding, etc.)
  • Création de valeur grâce à la data
    - Comment les données sont traitées pour créer de la valeur : Datamining (Machine Learning), Data Science (Traitement automatique du Langage - TAL)
  • Usage de la data en Marketing opérationnel
    - Programmatique (Retargeting)
    - DMP – objectif, usages, comment mettre en place une DMP ? Les conditions de succès (Plan Projet, Activation, Inter-opérationnalité, Cross-Device, Personnalisation de contenu, Segmentation stratégique)
  • Usage de la data en Marketing stratégique
    - Social Listening – détection de signaux faibles – TAL 2
  • Mesure de la performance
    - Mesure de la performance de la data
    - Mesure de la performance des campagnes : les différents modèles d’attribution, les modèles économétriques de contribution, A/B Testing
  • Cas client : intervention de professionnels
    - Présentation des exposés
    - Intervention de professionnels (Annonceurs et Editeurs) venant témoigner de l’usage de la data
  • Conclusion : enjeux et ouvertures
    - Présentation des exposés
    - Privacy - Ethique
    - Réflexions sur les enjeux et sur les évolutions à venir (Croissance du mobile, Cross Device, IOT, Intelligence artificielle...)

Le cours est composé de 8 séances.

Mode de contrôle des connaissances

L’évaluation comporte deux parties :
  • Un document individuel remis sur MyCourse qui comportera entre 750 et 1000 mots maximum
  • Un cas qui sera travaillé et présenté sous format PPT (15 slides) en cours par équipe de 3 – lors des 2 dernières séances

Pré-requis obligatoires

Le cours nécessite des bases en marketing.

Bibliographie, lectures recommandées


Enseignant responsable :
Frédéric Grelier


Année universitaire 2016 - 2017 - Fiche modifiée le : 27-04-2017 (11H51) - Sous réserve de modification.