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Ce cours a été classé dans notre sélection des meilleurs cours de Marketing Digital, disponibles sur les principales plateformes e-Learning dans le monde.
Quiconque souhaite acquérir des compétences techniques recherchées pour démarrer une carrière d'analyste marketing ou améliorer son analyse commerciale doit s'inscrire à ce programme de certificat d'analyse méta-marketing en six cours. Aucune connaissance préalable n'est requise.
Le programme pertinent pour l'industrie a été créé par les spécialistes de l'analyse marketing et les méta-marketeurs d'Aptly pour vous former à des carrières d'analyste marketing, de chercheur en marketing et à d'autres postes.
Apprenez les bases du marketing, comment les données influencent les décisions marketing et comment utiliser le cadre d'analyse de données de l'OSEMN pour répondre aux questions d'analyse courantes.
Vous apprendrez à utiliser des outils clés comme Python et SQL pour collecter, connecter et analyser des données pertinentes. De plus, des techniques statistiques courantes sont utilisées pour diviser les audiences en groupes, évaluer les résultats des campagnes, améliorer le mix marketing et mesurer la pression des ventes.
Un billet unique pour l'examen 200-101 : Meta Certified Marketing Science Professional sera attribué aux étudiants qui auront réussi les 5 cours. Pour terminer le programme de certification Meta Marketing Analyst et recevoir votre certificat Coursera, vous devez réussir ce test.
En cours de route, vous apprendrez à utiliser Tableau pour afficher des données et Meta Ads Manager pour créer des campagnes, évaluer leur efficacité et exécuter des tests. De plus, vous pourrez mettre vos nouvelles compétences en pratique avec des missions pratiques liées aux affaires.
Vous vous préparez à l'examen de certification Meta Marketing Science dans le cours final. Vous recevrez les certifications Coursera et Meta Marketing Science après avoir réussi le programme. De plus, vous aurez un accès exclusif au tableau d'affichage des programmes de carrière Meta, une plate-forme de recherche d'emploi avec plus de 200 organisations de premier plan à la recherche de personnel qualifié et certifié.
Vos résultats peuvent être inclus dans un portfolio que vous montrez à un employeur potentiel ou appliqués à votre propre entreprise.
Fondamentaux de l'analyse marketing
Ce cours pose les bases de l'analyse marketing. Vous apprendrez les principes de base du marketing. Vous apprendrez le rôle que joue l'analyse dans le marketing numérique et comment les données pour le marketing sont collectées et gérées. Vous apprendrez également les règles de confidentialité de base qui régissent l'espace de marketing en ligne, ainsi que les défis courants lorsque vous travaillez avec des données marketing.
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
• Décrire comment les données et les mesures informent une action marketing
• Décrire les principes de base du marketing.
• Identifier pourquoi la mesure et l'analyse sont importantes dans le marketing numérique
• Décrire comment les données sont collectées et comment elles sont liées au marketing numérique
• Expliquer l'importance des règles de confidentialité qui régissent l'espace de marketing en ligne
• Décrire le Meta pixel et comment il est créé sur la plate-forme Meta
• Décrire comment les informations sont enregistrées sur les appareils mobiles
• Expliquer comment une API connecte les données capturées hors ligne à une plate-forme en ligne.
• Décrire les plates-formes communes pour la gestion et l'évaluation des données en ligne
• Naviguer dans les rapports Google Analytics et Meta Ads Manager
Quelle que soit votre expérience actuelle en marketing et en analyse, ce cours vous aidera à établir une base solide pour intégrer des données dans vos efforts de marketing.
Les étudiants n'ont pas besoin d'expérience en marketing ou en analyse de données, mais ils doivent avoir des compétences de base en navigation Internet et être impatients de participer.
Introduction à l'analyse des données
Ce cours vous offre une compréhension pratique et un cadre pour guider l'exécution des tâches analytiques de base telles que l'extraction, le nettoyage, la manipulation et l'analyse des données en vous présentant le cycle OSEMN pour les projets analytiques. Vous apprendrez à effectuer des tâches d'analyse de données à l'aide de feuilles de calcul et de requêtes SQL. Vous serez également initié à l'utilisation du langage de programmation Python pour manipuler des ensembles de données comme alternative aux feuilles de calcul. Vous apprendrez les concepts de programmation de base et comment ils s'appliquent au marketing. Vous apprendrez également à utiliser Tableau pour créer des tableaux de bord et des visualisations de données.
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
• Établir les objectifs commerciaux, les KPI et les mesures associées
• Appliquer un processus d'analyse de données : OSEMN
• Identifier et définir les données pertinentes à collecter pour le marketing
• Comparer et contraster les différents formats et cas d'utilisation de différents types de données
• Identifier les lacunes dans les données collectées et décrire les forces et les faiblesses
• Démontrer sa maîtrise de Python avec les variables, le flux de contrôle, les boucles et les structures de données de base.
• Trier, interroger et structurer les données dans des feuilles de calcul et avec les bibliothèques Python
• Écrire des instructions SQL de base pour sélectionner, grouper et filtrer des données
• Visualisez les modèles de données et les tendances avec des feuilles de calcul
• Utilisez Tableau pour visualiser les tendances et les modèles dans les données
Ce cours est conçu pour les personnes qui souhaitent apprendre les bases de l'analyse de données, y compris l'utilisation de feuilles de calcul et de Python pour trier et structurer les données, et utiliser Tableau pour visualiser les modèles de données.
Les étudiants n'ont pas besoin d'expérience en marketing ou en analyse de données, mais ils doivent avoir des compétences de base en navigation Internet et être impatients de participer. Les étudiants doivent également avoir accès à un ordinateur avec une bonne connexion Internet. Idéalement, les étudiants ont déjà suivi le cours 1 (Marketing Analytics Foundation) de ce programme.
Statistiques pour le marketing
Ce cours se penche sur la base statistique sur laquelle Marketing Analytics est construit. La première partie de ce cours consiste à acquérir une compréhension approfondie d'un ensemble de données et à se faire une idée de ce que signifient réellement les données. La deuxième partie de ce cours porte sur l'échantillonnage et sur la manière de poser des questions spécifiques sur vos données. Enfin, la troisième partie consiste à répondre à ces questions par une analyse.
De nombreuses erreurs commises par les analystes marketing aujourd'hui sont dues à une mauvaise compréhension des concepts sous-jacents aux analyses qu'ils effectuent, ce qui les conduit à effectuer le mauvais test ou à mal interpréter les résultats. Ce cours est spécialement conçu pour vous donner le contexte dont vous avez besoin pour comprendre ce que vous faites et pourquoi vous le faites sur le plan pratique.
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
• Comprendre le concept de variables dépendantes et indépendantes
• Identifier les variables à tester
• Comprendre l'hypothèse nulle, les valeurs P et leur rôle dans les tests d'hypothèse
• Formuler une hypothèse et aligner les hypothèses sur les objectifs commerciaux
• Identifier les actions basées sur la validation/invalidation des hypothèses
• Expliquer les statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, distribution) et leurs cas d'utilisation
• Comprendre les concepts de base des statistiques inférentielles
• Expliquer les différents niveaux d'analyse (descriptif, prédictif, prescriptif) dans le contexte du marketing
• Créer des modèles statistiques de base pour la régression à l'aide de données
• Créer des prévisions de séries chronologiques à l'aide de données historiques et de modèles statistiques de base
• Comprendre les hypothèses de base, les cas d'utilisation et les limites de la régression linéaire
• Ajustez un modèle de régression linéaire à un ensemble de données et interprétez le résultat avec Tableau et des modèles de statistiques.
• Expliquer la différence entre la régression linéaire et multivariée.
• Exécuter une analyse de segmentation (cluster)
• Décrire la différence entre les méthodes d'observation et les expériences.
Méthodes d'analyse de données pour le marketing
Ce cours explore les méthodes d'analyse courantes utilisées par les spécialistes du marketing. Vous apprendrez à définir un public cible à l'aide de la segmentation en cluster K-means. Vous découvrirez également comment la régression linéaire peut aider les spécialistes du marketing à planifier et à prévoir.
Vous apprendrez à évaluer l'efficacité de la publicité par le biais d'expériences et de méthodes d'observation, et à explorer les moyens d'optimiser votre marketing mix ; modélisation et attribution du mix marketing. Enfin, vous apprendrez à évaluer les formes d'entonnoir de vente, à les visualiser et à les optimiser.
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
• Décrire quand l'analytique est le plus couramment utilisée en marketing
• Comprendre votre public à l'aide d'analyses et de descriptions de variables
• Segmenter une population en différents publics grâce à l'analyse par grappes
• Utilisez des données historiques pour planifier votre marketing via différents canaux
• Utiliser la régression linéaire pour prévoir les résultats marketing
• Décrire le modèle de mix marketing
• Décrire le modèle d'attribution
• Appliquer différents modèles d'attribution
• Évaluer l'efficacité de la publicité et décrire les lacunes
• Décrire l'utilisation d'expériences pour évaluer l'efficacité de la publicité
• Expliquez comment fonctionnent les tests A/B et comment vous pouvez les utiliser pour optimiser vos publicités.
• Évaluer les résultats d'une expérience et évaluer la force de l'expérience
• Évaluez et optimisez votre entonnoir de vente
Ce cours explore les outils d'analyse méta marketing. Vous apprendrez comment fonctionne la plateforme publicitaire et vous apprendrez à créer des publicités à l'aide de Meta Ads Manager. Ensuite, vous apprendrez comment les méta-rapports sont obtenus et comment vous pouvez personnaliser les rapports en fonction de vos objectifs commerciaux.
Vous apprendrez également comment utiliser les méta-expériences pour évaluer l'efficacité de votre campagne publicitaire. Vous apprendrez à optimiser les publicités avec les tests A/B et découvrirez comment vous pouvez intégrer les données de campagne cible dans les modèles de marketing mix. Dans ce cours, vous trouverez également un aperçu de l'approche recommandée par Meta pour l'analyse des données.
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
• Décrire comment une annonce est créée et diffusée dans Meta Ads Manager
• Évaluer les résultats de la campagne
• Exécuter un test A/B
• Évaluer l'efficacité de la publicité à l'aide de tests d'amélioration des conversions
• Évaluer l'efficacité de la publicité avec des tests Brand Lift.
• Choisir la meilleure approche pour évaluer l'efficacité de la publicité dans un contexte donné.
• Expliquer comment et quand appliquer le modèle de marketing mix.
• Choisissez la meilleure approche pour optimiser votre marketing mix compte tenu d'un scénario donné.
• Mettre en œuvre un processus d'analyse complet allant de la formulation d'une hypothèse à la recommandation de solutions de mesure, en passant par la réalisation d'une analyse, la génération d'idées et la présentation des résultats et des recommandations.
Examen de certification en sciences du métamarketing
Ce cours vous aide à vous préparer à l'examen de certification Meta Marketing Science. Vous serez guidé dans la planification et la passation de l'examen via le Meta Blueprint. Vous aurez accès au guide d'étude et à d'autres ressources pour vous aider à vous préparer à passer le test.
Ce cours est uniquement accessible aux étudiants ayant suivi avec succès le cours 1 (Fondamentaux de l'analyse marketing), le cours 2 (Introduction à l'analyse de données), le cours 3 (Statistiques pour le marketing), le cours 4 (Analyse marketing, données pour le marketing) et le cours 5 (Analyse marketing). avec Facebook) dans ce programme.
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PDG et co-fondateur Aptly, Adj. Professeur, UCLA Anderson School of Management
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Responsable Marketing & Entrepreneuse
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