Marketing et Big Data

mgehc2167  2026-2027  Charleroi

Marketing et Big Data
5.00 crédits
30.0 h
Q2

  Cette unité d'enseignement n'est pas dispensée en 2026-2027

Langue
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Les thèmes abordés dans cette unité d’enseignement sont :
  • Rôle stratégique des données dans la prise de décision marketing
  • Cadres théoriques et techniques de la science des données 
  • Data mining appliqué au marketing : Les analyses descriptives, prédictives, prescriptives et inquisitives
  • Visualisation de données et création de rapports avancés à l'aide d'outils de veille stratégique
  • Les indicateurs clés de la performance marketing
  • La responsabilité numérique du marketeur : Enjeux juridiques et éthiques
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

. Eu égard au référentiel de compétences des programmes de master en sciences de gestion de la LSM, cette unité d’enseignement contribue au développement et à l’acquisition des compétences suivantes :
  • 1.1 Faire preuve d’indépendance intellectuelle dans le raisonnement, porter un regard critique et réflexif sur les savoirs (académiques et de sens commun).
  • 1.2 Décider et agir en intégrant des valeurs éthiques, humanistes, d’intégrité, de respect des lois et des conventions, de solidarité citoyenne, de développement durable.
  • 2.1. Maitriser un socle de savoirs dans le domaine du marketing et de la science des données
  • 2.3. Activer et appliquer ses savoirs à bon escient face à un problème
  • 3.1. Mener un raisonnement analytique clair et structuré en appliquant et, en adaptant si nécessaire, des cadres conceptuels et des modèles scientifiquement fondés pour décrire et analyser un problème concret
  • 3.2. Collecter, sélectionner et analyser les informations pertinentes selon des méthodes rigoureuses, avancées et appropriées
  • 3.4. Synthétiser avec discernement les éléments essentiels de la situation, faire preuve d’abstraction conceptuelle afin de poser un diagnostic et dégager des conclusions pertinentes
  • 3.5. Dégager, sur base de l’analyse et du diagnostic, des solutions implémentables en contexte et identifier des priorités d’action
  • 4.1. Identifier des opportunités de nouveautés et faire preuve de créativité dans la proposition d’idées originales et utiles
  • 6.1. Travailler en équipe : s’intégrer et être capable de collaborer au sein d’une équipe, être ouvert et prendre en considération les différents points de vue et modes de pensées, gérer constructivement les divergences et conflits
 
Contenu
Dans l’économie actuelle, les entreprises disposent d’une quantité de données sans précédent (« big data »), notamment sur la manière dont les consommateurs se sentent, se comportent, interagissent avec les marques et réagissent aux actions marketing. Toutefois, exploiter efficacement ces données pour soutenir les décisions marketing demeure un défi majeur pour de nombreuses organisations. Ce cours explore donc le rôle croissant des données dans la prise de décision marketing.
Il enseigne les cadres théoriques, les techniques et les approches analytiques couramment utilisés en science des données — notamment l’analyse descriptive, l’analyse prédictive et l’analyse inquisitive (expérimentation) — afin d’améliorer la prise de décision marketing. Les étudiant·es mettent ensuite en pratique ces approches à travers des exercices et études de cas pour résoudre divers problèmes marketing : prédiction du comportement client (par exemple, le churn), optimisation des publicités numériques et du design de sites web, prévision du trafic web, segmentation client par clustering, ou encore analyse du cycle de vie client, entre autres.
Les étudiant·es apprendront à exploiter et transformer les données en connaissances exploitables. Une attention particulière est portée à la responsabilité numérique des entreprises, en abordant les enjeux juridiques et éthiques liés à la collecte, au stockage et à l’utilisation des données.
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [60] en sciences de gestion (horaire décalé)

Master [60] en sciences de gestion (horaire décalé)