Analytics marketing avec Python
Analytics marketing est un cours de niveau intermédiaire de 5 leçons (environ 1 h 27), avec 15 exercices et 15 questions de quiz. Prérequis : Indicateurs métier et KPI. Les exercices s'exécutent dans le navigateur, sans installation.
- Analytics métier
- Intermédiaire
- 5 leçons
- 1 h 27
- 15 exercices
- Exercices exécutés dans le navigateur
Le cours en bref
Ce cours applique l'analyse de données aux questions d'une équipe marketing : d'où viennent les visites, quel canal mérite quelle part des ventes, où les clients abandonnent, quelles campagnes sont réellement rentables. Vous travaillez avec pandas sur de petits jeux de données fictifs, puis vous apprenez à présenter des résultats honnêtes : modèle d'attribution précisé, incertitude des tests, alertes explicites.
Ce que tu sauras faire
- Normaliser des paramètres UTM et regrouper le trafic en canaux avec des règles documentées
- Calculer et comparer des modèles d'attribution (premier clic, dernier clic, linéaire, en U)
- Construire un tunnel de conversion strict et localiser l'étape d'abandon par segment
- Évaluer la rentabilité d'une campagne sur la marge et mesurer son effet incrémental
- Analyser un test A/B de campagne et construire un tableau de bord hebdomadaire avec alertes
Programme des 5 leçons
- Comprendre d'où viennent les données marketing (sessions, points de contact, conversions)
- Lire et normaliser les paramètres UTM d'une URL
- Regrouper les couples source / support en canaux avec des règles explicites
Paramètres UTMRegroupement en canauxGrain des données marketing
- 02
Attribution des campagnes : répartir le mérite d'une conversion
- Expliquer pourquoi plusieurs canaux contribuent à une même conversion
- Calculer les attributions premier clic, dernier clic, linéaire et en U (basée sur la position)
- Comparer les modèles sur un ensemble de parcours avec pandas et en tirer des conclusions prudentes
Modèles d'attributionParcours de conversiongroupby et transform
- 03
Tunnel de conversion : mesurer les abandons étape par étape
- Construire un tunnel de conversion à partir d'événements
- Distinguer taux d'étape, taux global et abandon
- Comparer un tunnel entre segments pour localiser l'étape à améliorer
- 04
ROI publicitaire : seuil de rentabilité, incrémentalité et rendement marginal
- Calculer le ROAS de rentabilité et le ROI sur marge de chaque campagne
- Mesurer l'effet incrémental d'une campagne avec un groupe témoin
- Raisonner sur le rendement marginal pour réallouer un budget
- 05
Tests A/B de campagnes et tableau de bord marketing
- Analyser un test A/B de campagne (objet d'e-mail, annonce) avec un test de deux proportions
- Construire un tableau de bord hebdomadaire des campagnes avec variations et alertes
- Présenter des résultats marketing en précisant modèle d'attribution, période et incertitude
Test A/B de campagneTableau de bord marketingAlertes sur indicateurs
Projet final
Audit de la performance marketing d'une boutique en ligne
À partir de données fictives générées en Python (sessions avec UTM, points de contact, événements de tunnel, dépenses par campagne et résultats d'un test avec groupe témoin), réalisez l'audit marketing d'une boutique : qualité du marquage, répartition par canal, comparaison de deux modèles d'attribution, tunnel par appareil, rentabilité sur marge et effet incrémental. Concluez par une proposition de réallocation du budget justifiée par le rendement marginal.
Livrables
- Un script ou notebook Python reproductible (graine aléatoire fixe) qui génère les données et réalise toutes les analyses
- Une table de contrôle du marquage UTM (valeurs non conformes, part du trafic direct)
- Un tableau comparant le CA par canal selon deux modèles d'attribution
- Le tunnel strict par appareil avec l'étape prioritaire identifiée
- Un tableau de rentabilité par campagne (ROAS, seuil, ROI sur marge) et le calcul de l'iROAS
- Une note d'une page avec la réallocation proposée et ses limites
Critères d'évaluation
- Le grain de chaque table est identifié et respecté dans les calculs
- La somme des crédits d'attribution est contrôlée et le modèle est toujours précisé
- Les ratios sont calculés sur les sommes et les taux d'étape sont distingués des taux globaux
- La rentabilité est jugée sur la marge et la différence entre CA attribué et CA incrémental est expliquée
- Les recommandations s'appuient sur le rendement marginal et mentionnent l'incertitude
Questions fréquentes
Faut-il savoir programmer pour suivre ce cours ?
Il faut connaître les bases de pandas (filtrer, grouper, agréger) et les indicateurs du cours Indicateurs métier et KPI (DA2). Les exercices restent courts et chaque calcul est d'abord expliqué.
Le cours explique-t-il Google Analytics 4 ?
Le cours s'appuie sur les concepts de GA4 (événements, sources, entonnoirs) et propose une tâche dans un outil de reporting, mais l'essentiel se fait en Python pour comprendre les calculs que ces outils réalisent.
Quel modèle d'attribution faut-il choisir ?
Aucun modèle à règles n'est vrai dans l'absolu. Le cours vous apprend à en comparer plusieurs pour repérer les canaux d'ouverture et de conclusion, puis à mesurer l'effet réel d'un canal par un test d'incrémentalité.
Les données utilisées sont-elles réelles ?
Non, tous les jeux de données sont fictifs et construits dans le code, pour que chaque résultat soit vérifiable.
Ce cours, raconté pour ton métier
Dis ce que tu veux savoir faire : « Analytics marketing » prend sa place dans ton parcours, avec des exemples de ton secteur. Les notions restent celles du cours.