Product Management & Marketing Data Analysis - 204 - Master's Year 2

Ects : 3

Lecturer :
PAUL VALENTIN NGOBO

Total hours : 18

Overview :

Analyse descriptive, analyse de sentiment, topic modeling, word embeddings, deep learning Etre capable de pré-traiter des données textuelles, de faire une analyse de sentiment appliquée aux données de marques, d'utiliser les méthodes d'analyse thématique et de deep learning

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Les étudiants seront capables d'utiliser le logiciel Python pour traiter des données textuelles de toute sorte.

Ects : 3

Lecturer :
CHRISTOPHE BENAVENT

Total hours : 36

Overview :

Initiation au code avec Python, statistiques descriptives, tests, associations, analyses multivariées Les étudiants doivent être capables de faire des analyses statistiques en utilisant un logiiel open source de haut niveau comme Python

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Capacité à coder, capacité à analyser des données marketing et à faire un rapport d'étude

Ects : 3

Lecturer :
KARINE PERROT

Total hours : 21

Overview :

A partir d’un dossier servant de fil rouge tout au long de sept séances, le cours appelle les éléments de base théoriques de conception et de gestion d’une étude marketing et les fait appliquer par les étudiants. Le cours doit préparer les étudiants à réaliser leur mission de S4. Savoir élaborer un projet d’études marketing en reprenant chaque étape de construction du projet : (1) Rappel du contexte et objectifs de l’étude, (2) Méthodologie à mettre en œuvre : population à interroger, mode d’interrogation, construction de l’échantillon, (3) Nature des informations à recueillir, (4) Planning et budgétisation, (5) Apprendre à rédiger un questionnaire, et à tirer le meilleur parti des informations recueillies grâce à un plan de dépouillement précis, (6) Savoir analyser et commenter des résultats d’étude

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Capacité à concevoir un projet d'étude et à le mettre en application

Assessment :

Rapport et présentation des résultats d'un projet mené par groupe, en fin de module.

Ects : 3

Lecturer :
CHRISTOPHE MONEDERO

Total hours : 21

Overview :

Entretiens individuels et de groupe, analyse thématique, etc. Cours sur les études qualitatives destinés à acquérir les principes théoriques et les outils méthodologiques permettant de gérer des études en entreprise et en institut.

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Comprendre et décoder les discours consommateurs, Problématiser les objectifs marketing, Maîtriser les techniques d’animation, Traiter l’information, et Rédiger un rapport d’étude qualitative

Ects : 3

Lecturer :
SYLVIE ROLLAND

Total hours : 21

Overview :

This syllabus is tentative and may be subject to change if circumstances beyond my control require it (ex : COVID 19)

Description

Customer experience (CX) occurs every time a customer interacts with a company via any channel, at any time, for any purpose. Each interaction is an opportunity to strengthen or weaken the relationship with that customer. Creating a world-class, end-to-end customer experience can become a key strategic differentiator, but it requires a deep understanding of both the customers and how they interact, as well as a commitment to change business processes based on that understanding.

This course will teach students how to research and map customer experiences and use quantitative and qualitative analysis to develop specific customer experience improvement plans.

Coefficient : 2

Learning outcomes :

This syllabus is tentative and may be subject to change if circumstances beyond my control require it (ex : COVID 19)

Objectives :

Being able to manage customer experience improvement for a company using methods taught in class.

At the completion of this course, students will have an understanding of :

1. The CX concept, definition and its context
2. How to model key customer types through persona development and customer journey
3. How to measure customer experience
4. The impact of Big Data on CX

Assessment :

This syllabus is tentative and may be subject to change if circumstances beyond my control require it(ex : COVID 19)

Grading

The grading for the class will be as follows :

· Final individual exam (100%)

· Extra credits opportunities based on Student’s engagement in-class exercise and presentation or case study

Ects : 3

Lecturer :
NATHALIE FLECK

Total hours : 18

Coefficient : 1

Ects : 3

Lecturer :
FREDERIC DUPUY

Total hours : 21

Overview :

Panels distributeurs Comprendre la construction et le fonctionnement d’un panel distributeurs, Savoir analyser les principales variables – comprendre le schéma d’analyse, S’entraîner sur des données réelles, des cas pratiques

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Le panel Distributeurs Nielsen : comprendre et analyser les principaux indicateurs.

Ects : 3

Lecturer :
SARAH LASRI

Total hours : 12

Coefficient : 2

Ects : 3

Lecturer :
GUILLAUME RENARD

Total hours : 18

Coefficient : 3

Ects : 3

Lecturer :
EVA DELACROIX-BASTIEN

Total hours : 24

Overview :

• Plan Marketing

1. Définir des objectifs marketing, compte tenu des conditions environnementales et des contraintes organisationnelles

2. Formuler une stratégie marketing pour atteindre ces objectifs

3. Définir des initiatives (actions) associées à cette stratégie

4. Allouer des ressources et élaborer un budget

5. Élaborer un plan de mise en œuvre de la stratégie (par exemple le planning des actions à mener et l’organisation à mettre en place)

6. Proposer un protocole d'évaluation en identifiant les principaux indicateurs de mesure de la performance.

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Capacité à élaborer un plan marketing

Assessment :

Les étudiants sont évalués par leur enseignant référent. Cette évaluation tient compte du retour de la start-up sur la qualité des recommandations.

Ects : 3

Total hours : 18

Coefficient : 1

Lecturer :
SARAH LASRI

Total hours : 6

Ects : 3

Lecturer :
LAETITIA CONDAMIN

Total hours : 18

Ects : 3

Lecturer :
FABIENNE BERGER-REMY

Total hours : 18

Ects : 3

Total hours : 18

Ects : 3

Lecturer :
SARAH LASRI

Total hours : 12

Coefficient : 2

Ects : 3

Lecturer :
SARAH LASRI

Total hours : 18

Ects : 3

Lecturer :
SARAH LASRI

Total hours : 18

Lecturer :
THIBAUT BARBARIN

Total hours : 9

Overview :

Préparation à la recherche d'emploi, Fondamentaux de l’insertion professionnelle, Entrainement aux entretiens, Simulation entretien en cabinet de recrutement Savoir utiliser les outils nécessaires à la recherche d’emploi (CV, lettre de motivation, recherche d’informations sur les entreprises), s’entrainer aux entretiens et comprendre les enjeux de la démarché réseau.

Learning outcomes :

Comprendre les principaux ressorts de l'insertion professionnelle. Structurer son projet professionnel et gérer sa recherche de stage. Développer des capacités de présentation personnelle pour les entretiens de recrutement en entreprise.

Ects : 6

Lecturer :
PAUL VALENTIN NGOBO

Total hours : 45

Overview :

Conception d’un site Internet, acquisition d’audience, fidélisation online, digital brand content, marketing mobile, médias sociaux, etc. : aujourd’hui, tout professionnel du marketing et de la communication doit s’adapter à ces nouvelles pratiques, afin d’être connecté aux attentes des consommateurs à l’ère du digital. Développer le vocabulaire des étudiants sur le marketing digital

Coefficient : 3

Learning outcomes :

Etre capable de définir des termes et concepts du marketing digital qui seront mobilisés dans le cours de Markegting Digital 2

Ects : 3

Lecturer :
SARAH LASRI

Total hours : 36

Coefficient : 2

Ects : 3

Lecturer :
PAUL VALENTIN NGOBO

Total hours : 18

Overview :

Le cours traite d'une situation réelle (stratégique et/ou opérationnelle) soumise par une entreprise partenaire. Les étudiants sont en compétition pour ressortir la meilleure solution possible. Il travaillent en équipe.

Coefficient : 2

Learning outcomes :

Cet enseignement vise à mettre en pratique d'éléments théoriques sur une problématique soumise par une entreprise. Les étudiants sont amenés à prendre des décisions en temps limité, face une information surabondante. Ces décisions sont présentées sous forme de plan marketing chiffré.