Power BI Desktop - Intelligence Marketing et Analyse des Performances
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Objectifs
Cette formation vous permettra de maîtriser Power BI Desktop afin de structurer, croiser et valoriser des données issues de multiples canaux (web, CRM, réseaux sociaux, emailing). A travers des cas concrets, l’apprenant conçoit des tableaux de bord interactifs pour mesurer le ROI, suivre les conversions et identifier les leviers d’acquisition les plus performants, renforçant ainsi sa capacité à orienter des décisions marketing stratégiques. Elle est conçue pour permettre à l'apprenant de maîtriser les compétences essentielles, afin de produire des rapports visuels et pertinents à des fins décisionnelles.
14h en visioconférence en individuel + 7h en e-learning
Objectifs de la formation
- Importer des données à partir de diverses sources dans Power BI Desktop
- Préparer et transformer les données avec Power Query en appliquant des filtres, des calculs et des transformations avancées via le langage M
- Contrôler la qualité des données en utilisant les outils de profilage intégrés
- Optimiser le modèle de données en structurant les éléments dans la vue Modèle, en vérifiant les relations et en configurant les propriétés des tables
- Concevoir des mesures et des formules en langage DAX, et créer une table de dates pour enrichir le modèle
- Créer et personnaliser un rapport en y intégrant des visuels interactifs et dynamiques
Programme
Introduction et prise en main
- Présentation de Power BI Desktop et de ses composantes
- Installation de Power BI Desktop (version gratuite si non possédée)
Importation des données marketing
* Sources : CRM, outils marketing (Google Analytics, réseaux sociaux, emailing), fichiers Excel.
* Import des données : campagnes, leads, conversions, trafic web, coûts marketing.
* Cas pratique : consolider des données multi-canales pour une vision globale des performances marketing
Préparation et transformation avec Power Query
* Nettoyage des données marketing : suppression des doublons (leads), gestion des valeurs manquantes.
* Harmonisation des sources (formats de dates, canaux, campagnes).
* Transformation : fusion des données (campagnes + conversions), création de segments (canaux, personas, typologie clients).
* Introduction au langage M pour automatiser les traitements récurrents.
Contrôle de la qualité des données
* Vérification de la cohérence des indicateurs (clics, conversions, coûts).
* Détection des anomalies : campagnes incomplètes, données incohérentes, tracking erroné.
* Utilisation des outils de profilage pour fiabiliser les analyses.
Optimisation du modèle de données
* Modélisation en étoile adaptée au marketing : Table de faits : campagnes / interactions, Dimensions : canaux, audiences, produits, périodes
* Gestion des relations pour analyses multi-canales.
* Hiérarchies : canal > campagne > action.
Création de mesures et formules DAX
* KPI marketing clés : Coût par acquisition (CPA), Taux de conversion, ROI marketing, Customer Lifetime Value (CLV)
* Analyse temporelle : évolution des campagnes, saisonnalité, comparaisons N-1.
* Création d’une table de dates pour le suivi des performances dans le temps.
Création et personnalisation des rapports
* Visualisations adaptées : Funnels de conversion, Analyse de parcours client, Graphiques de performance des campagnes, Segmentation dynamique
* Interactivité : filtres par canal, campagne, audience, période.
* Navigation avancée : drill-down (canal ? campagne ? action), drill-through (analyse détaillée d’une campagne).
Synthèse et bonnes pratiques
* Recommandations pour la publication et le partage
* Rappels des compétences visées
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