Cours systême d'intelligence marketing

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    18-Nov-2014

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L'Intelligence Marketing est un systme dvelopp afin de collecter, stocker, analyser et interprter l'information marketing disponible dans l'environnement dans lequel se situe l'entreprise. Il doit permettre de concevoir et dvelopper une stratgie marketing adapte, mais galement de planifier les conditions efficientes de sa mise en application.

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<ul><li> 1. Ecole Nationale Suprieure de Statistique et dEconomie Applique Cours lintention des lves Ingnieurs des Travaux Statistiques (ITS) </li> <li> 2. Sommaire Definitions et Objectifs1 Struture et activits dun SIM2 Les tudes de march3 La planification, le suivi et lvaluation4 LIntelligence conomique5 La veille concurrentielle6 Les analyses statistiques et datamining7 </li> <li> 3. Objectifs Comprendre et remplir aisement les missions dun SIM partant de la conception la prsentation des rsultats en passant par lanalyse. Conduire un diagnostique pertinent des services marketing et commercial bas sur des indicateurs cls de performance et proposer des solutions adquats. Connaitre et conduire les diffrentes tudes qualitatives et quantitatives adaptes loptimisation des variables du mix marketing dune entreprise. Connaitre les principales utilisations des outils statistiques et para- statistiques appliqus aux domaines marketing et commercial. Maitriser les outils et techniques de datamining afin de prdire des phnomnes. A la fin de ce cours chaque tudiant doit tre capable de: </li> <li> 4. Dfinitions Systme dIntelligence Marketing: Cest un ensemble de ressources (humaines et techniques) et de processus mis en place, dans une entreprise, pour obtenir des donnes internes et externes suivi dune transformation (des donnes) en connaissances afin den faire un outil efficace daide la dcision. MOTS CLES: SIM, Business Intelligence, donnes, Informations, Intelligence, tude de march, analyses de donnes, statistiques, datamining, indicateurs, chantillon, prdiction, modle conomtriques, veille stratgique &amp; concurrentielle, planification, suivi et valuation, CRM, analyses dcisionnelles, apprentissage, matrice de confusion, courbe ROC, courbe LIFT, analyse SWOT, analyse PEST, rseaux de neurone, analyses discriminantes, sondage, erreur, marketing, IT/IS, scoring, arbre de dcision, chantillon test, chantillon de validation. Textmining, webmining ceux qui marchent que fort lentement peuvent avancer beaucoup davantage, sils suivent toujours le droit chemin, que ne font ceux qui courent, et sen loignent. (Descartes, Discours de la mthode) </li> <li> 5. Dfinitions (2) Donnes: nombres, mots, vnements existant en dehors dun cadre conceptuel de rfrence; en consquence, et en absence de contexte, les donnes prises individuellement nont pas une grande signification. Accumulation de donnes nest pas information. Informations : ensemble de donnes, valides et confrontes, qui commencent avoir un sens aprs tre mis dans un contexte. Accumulation dinformation nest pas connaissance. Connaissance : ensemble dinformations interprtes par lentreprise et lui permettant de prendre des dcisions. Accumulation de connaissances nest pas intelligence. Intelligence : elle apparait lorsque les principes fondamentaux qui ont fonds la connaissance sont compris et automatiss afin den former un systme. Accumulation de connaissance nest pas vrit. Le marketing: Ensemble des actions ayant pour objet lanalyse du march prsent ou potentiel dun bien ou dun service et de mettre en uvre les moyens permettant de satisfaire la demande ou, le cas chant, de la stimuler ou de la susciter.. </li> <li> 6. Pourquoi un Systme dIntelligence Marketing ? 1 SIM performant Entreprise comptitive SIM performant = Faire face aux 3x3 = 9 dfis du triangle SIM SIM Etudes de march Analyses statistiques &amp; Data Mining Veille concurentielle Planification &amp; suivi Intelligence Economique guidance + Domination + Pro-activit Techniques dtudes de march Outils statistiques et datamining Mthodes de planification et modlisation oCroissance du revenu oClients satisfaits oProduits adapts 2 dcrire analyser prdire Environnement des affaires Environnement des affaires Vision complte du client Vision complte du client Performance de lentreprise 3 </li> <li> 7. Pourquoi un Systme dIntelligence Marketing ? (2) 2- O somme nous? 5- Comment tre optimal? 4- O allons Nous? 3- Pourquoi sommes nous l? 6- Maturit du SIM 1- Total aveuglement Analyses descriptives Analyses exploratoires Analyses prdictives Analyses dcisionnelles Les 6 tapes du cycle de dveloppement dun SIM </li> <li> 8. Comptences requises Composantes et comptences requises dun SIM SIM ManagementEconomie Statistique Informatique Marketing Finance P.S&amp;E Etudes march Data Mining Veille concur. Marketing OO OOOO O OOO Statistique OO OO OOOO O finance OOO O O OO Management OO O O O Economie OO O O OOO Sociologie O OO O O Chef de division Business Intelligence P.S&amp;E Etudes de March Veille Concurrentielle Data Mining Planification, rapports dvaluation et analyse financiers Coordinateur des tudes de march et gomarketing Veille concurrentielle et Intelligence conomique Analyse des donnes, tude de prix, analyse de fidlisation et de rtention. Composantes </li> <li> 9. Structure dun SIM Sources externes: Media classique Internet Publications vnement Analyses sectorielles DSI: Datawarehouse Fichiers log Finance: Declaration de revenu Prix/couts Dir. Com: Rapport dactivit Force de vente fournisseurs Dir. Mkg: Service client Base de donnes clients Acquisition dune multitude de donnes de diffrentes sources (collecte, valuation et premier stockage) Analyse de la concurrence et de lenvironnement des affaires. Analyses des tudes de march datamining Analyse des ventes et prvisions Rapport, diffusion et systme de scurisation de linformation. 1- identification des besoins 2- acquisition des donnes 3- traitement des donnes 4- diffusion et protection de linformation Sources internes Recherche dinformations Architecture dun Systme dIntelligence Marketing moderne </li> <li> 10. Les defis dun SIM Pour chacun des 3 facettes du march dune entreprise, un SIM doit dcrire(valuer), analyser(comprendre), et prevoire(anticiper). Voici le formidable dfi dun SIM. Environnement des affaires Vision 360 du client Performance De lentreprise 3 facettes du march X 3 facettes dtudes Les 3x3 = 9 defis dun SIM </li> <li> 11. Le pentagone dun SIM Etudes de march Analyses statistiques &amp; Data Mining Veille concurentielle &amp; stratgique Planification &amp; suivi Intelligence Economique Les activits dun SIM: le BI pentagone </li> <li> 12. Panorama des rapports dun SIM rapports Importance Frquence Forme 1 Daily Flash Trs lev Journalier Mail ou Excel 2 Flash-Alert lev Flottant Mail 3 Competition Report Trs lev Hebdommadaire Excel et PowerPoint 4 Conjoncture Note Moyen Hebdommadaire Excel 5 Marketing Dashbord Trs lev Hebdommadaire Excel 6 Customer Intelligence Report Trs lev Hebdo/Mensuel Powerpoint 7 Commercial Channels Report lev Hebdo/Mensuel Powerpoint 8 Market Reports (1&amp;2) lev Flottant/Trimestriel Powerpoint 9 Business Environment Report lev Trimestriel/Semestriel Powerpoint 10 Business Intelligence Report lev Mensuel PowerPoint </li> <li> 13. les tudes de march Les questions relatives au march global: tendances, opportunit ,,, Les questions relatives au march direct : profiles, besoins des clients Les questions relatives aux concurrents: Part de march, sant de la marque Les questions relatives aux variables du mix-marketing: les 4 P. Les activits des tudes de march aident repondre 4 types de Questions: Les activits des tudes de march aident repondre 4 types de Questions: Cest le processus de collecte et danalyse des donnes concernant le client et les canaux de vente afin davoir une bonne comprhension du march, danticiper son volution afin dagir. </li> <li> 14. les tudes de march: les tapes Analyse des donnes Collecte des donnes Conception de la mthode Dfinition du problme Apparition de la volont de rgler un problme de la part dun employ de lentreprise Redaction du rapport 1. Type dtude 2. Outils de collecte 3. Plan de sondage. Interview Quantitatif (face face, tel, internet,courrier) Interview Qualitatif (camera, dictaphone) Analyses Quantitatifs (univari, multivari) Analyses Qualitatifs (analyse de contenu, semiologie, text mining) PowerPoint, Word, Excel </li> <li> 15. les tudes de march: dfinition du problme o Les tudes de march naissent , quand dans lentreprise, quelquun un problme ou voit une opportunit de recueillir des informations. Par exemple: Comment nos clients partagent leur revenu Combien de clients voudront payer notre notre nouveau service Par quel support de communication notre campagne publicitaire aurait un impact significatif o Aprs avoir formuler ton problme, tu as besoin de formuler tes questions de recherche: quelles sont les questions auxquelles tu as besoin pour rpondre aux attentes de ton coolaborateur et quelles sont les sous-questions impliques. o Avec les problmes ou opportunits dfinis, la prochaine tapes est le choix de tes objectifs pour ton tude de march, o Les objectifs dtude, relat ou dtermin par la formulation du problme, sont lensemble de ce quoi vous devrai aboutir en fournissant les information ncessaire la rsolution du problme. </li> <li> 16. les tudes de march: la conception La conception fournie la colle qui maintient le projet dtude cohrent. Elle est utilise pour structurer ltude, pour montrer comment les diffrentes parties du projet seront agences pour rpondre la question de recherche. Type de recherche / dtude Outil de collecte de donnes Echantillonnage (comment selectionner les enquts ?) Mode de collecte (comment contacter ces personnes ?)Population dtude (quelles catgories de personnes interroger ?) Taille de lchantillon (combien de personnes contacter ?) Quantitatif (questionnaire) Qualitatif (guide dentretien) Observation (grille de notation) Plan dchantillonnage Donnes scondaires: tude prcedentes, publications officielles) Donnes primaires: quantitatives (sondages), qualitatives (focus groupe), observation (in situ) 3 </li> <li> 17. les tudes de march: la taille de lchantillon Niveau de confiance Marge derreur 90% 95% 99% 1% 6.765 9.604 16.589 2% 1.691 2.401 4.147 3% 752 1.067 1.843 4% 423 600 1.037 5% 271 384 664 Table statistique pour la dtermination de la taille optimal dun chantillon Si n/N &gt; 15%, la taille finale de notre chantillon est obtenu de la manire suivante: 1. n=(n*N)/(n+N) o n=taille de lchantillon et N=taille population totale 2. La correction de Kish: si lchantillonnage nest pas alatoire la marge derreur doit tre multipli par 1,4 3. En rgle gnrale il faut interroger 100 personnes pour chaque groupe significatif de notre population et 30 personnes par sous groupe 4. Afin de faire face aux divers imprvus (non-reponses, questionnaires incomplets) il faut ajouter 2% 10% de la taille initiale de notre chantillon. </li> <li> 18. les tudes de march: la taille de lchantillon (exemple 1) valuation de nouveau service Niveau de confiance: 99% comme nous avons besoin dune grande prcision Marge derreur accept: 2,5%. depuis que nous avons la liste des clients post- pays (7000) cela nous permet deffectuer un chantillonnage probabilistique. Nous estimons 70% la proportion des clients post-pays qui utiliserons ce service, nous navons donc pas besoin de la correction de Kish. La marge pour les divers problmes est fixe 5% La taille de lchantillon est n= [(2,576^2)x0,7x0,3/(0,0025^2)] = 2.230 Mais comme le ratio n/N = 31,86% &gt; 15%, nous avons donc besoin de calculer une taille finale Finalement, n=[(2.230x7.000)/ (2.230x7.000) = 1691 </li> <li> 19. les tudes de march: la taille de lchantillon (exempes) Exemples2: Retail audit Niveau de confiance: 95% Marge derreur accept: 2%, alors pour considrer la correction de Kish notre erreur sera 1,43 Marge pour divers problmes: 3% Un recensement rvl que le pays un total de 56.630 point de vente de 4 types et rpartis sur 4 villes: Abidjan, Daloa, San-Pedro et Yamoussoukro La taille dchantillon est: n=[(1,96^2)x0,5x0,5/ (0,0143^2)]x1.03=4.847 Poids dans le recensement Distribution de lchantillon Abidjan Daloa San-Pedro Yakro Total Abidjan Daloa San-Pedro Yakro Total Convenance 13,0% 11,0% 9,4% 7,0% 40% 630 533 456 339 1958 piceries 11,0% 9,5% 5,0% 4,0% 30% 533 460 242 194 1430 Centre Commerciaux 5,3% 5,0% 4,9% 0,3% 16% 257 242 238 15 751 Loisirs 7,0% 6,0% 0,4% 1,2% 15% 339 291 19 58 708 Total 36,3% 31.5% 19,7% 12,5% 100% 1760 1527 955 606 4847 </li> <li> 20. tude de march : typologie et processus de lchantillonnage Avons nous une facilit daccs notre cible? La population est-elle assez tendue ?Sondage par quotas Avons nous une base de donnes dtailles sur lensemble de notre population? Notre population est-elle segment ? Avons nous plusieurs niveaux de regroupements? Sondage alatoire Un chantillonnage allatoire serait-il coteux ? Avons nous une base avec des informations de regroupement ? Est-il coteux de sonder par groupe ? Sondage stratifi Sondage par grappe Sondage plusieurs dgr Connaissons nous la structure de notre population? Sondage sur site Boule de neige, par convenance Sondage trotoire ProbabilistiquesNonprobabilistique non oui </li> <li> 21. les tudes de march: panorama Principaux tude de march: Test de produit/concept Tracking study tude dusage de produits/marque tude de pntration publicitaire valuation dimage de marque tude de segmentation tude dvaluation mdia tude de part/taille de march tudes de prix tude de positionnement tude de satisfaction client tude de faisabilit du march Retail audit Outlet census </li> <li> 22. la plannification, le suivi et lvaluation Quelle est le contexte du march et comment pouvons nous tablir les objectifs de lentreprise ? Comment excuter les activits de lentreprise afin datteindre ces indicateurs de performance? Quelles activi...</li></ul>