Le blog de Dataprism
Des cas concrets et des méthodes pour piloter votre entreprise avec des chiffres fiables : centralisation des données, tableaux de bord, rentabilité des campagnes.
Attribution ou MMM : comment mesurer ce que rapporte chaque canal marketing ?
Attribution et marketing mix modeling (MMM) ne mesurent pas la même chose. Ce que chacun montre, leurs limites, et pourquoi on gagne à combiner les deux.
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Pourquoi un entrepôt de données plutôt qu'un connecteur de plus ?
Dépenses, ventes et coûts sont dans trois outils. Pourquoi un entrepôt de données répond mieux qu'un connecteur à la question : ma pub est-elle rentable ?
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Taux de churn (attrition) : comment le calculer et améliorer la rétention de vos clients
Le churn, ou taux d'attrition, mesure la part de clients qui vous quittent. Comment le calculer, l'analyser et améliorer la rétention.
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Les 5 modèles d'attribution marketing : lequel choisir ?
First touch, last touch, linear, time decay, position-based : ce que fait chaque modèle d'attribution, et comment choisir celui qui suit vos clients.
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Data pipeline : comment vos données brutes deviennent des décisions
Un pipeline de données collecte, nettoie et relie vos données pour les rendre utilisables. Les six étapes, et ce qui a changé avec les architectures modernes.
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LTV : combien vous rapporte vraiment un client ?
La valeur vie client (LTV) dit combien vous pouvez investir pour acquérir un client tout en restant rentable. Définition, calcul et leviers pour l'augmenter.
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CAC : comment calculer et réduire votre coût d'acquisition client
Le coût d'acquisition client (CAC) se calcule en une ligne, mais il est souvent mal mesuré. Définition, calcul, ratio LTV/CAC et leviers pour le réduire.
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Métiers de la data : data engineer, data scientist ou data analyst ?
Data engineer, data scientist, data analyst : trois métiers souvent confondus. Ce que fait chacun, leurs outils, et pourquoi un projet data a besoin des trois.
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