| IODA0219-1 |
| Technologies marketing, Technologies marketing |
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Durée :
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| 24h Th |
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Nombre de crédits :
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Nom du professeur :
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| Yasser EL JASOULI |
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Coordinateur(s) :
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| Yasser EL JASOULI |
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Langue(s) de l'unité d'enseignement :
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| Langue française |
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Organisation et évaluation :
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| Enseignement au deuxième quadrimestre |
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Unités d'enseignement prérequises et corequises :
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| Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme |
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Contenus de l'unité d'enseignement :
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| Objectifs du cours Ce cours a pour objectif de donner aux étudiants en Informatique de Gestion une compréhension à la fois métier, data et technologique du MarTech (Marketing Technology). Il vise à dépasser la vision traditionnelle du marketing pour présenter le MarTech comme un écosystème de systèmes, de données et de technologies permettant de collecter, unifier, orchestrer et activer les données clients.
À l'issue du cours, les étudiants devront être capables de comprendre comment les différentes briques d'une architecture MarTech - CRM, CDP, MDM, Data Warehouse, APIs, plateformes analytiques et outils d'activation - interagissent afin de construire une vision Customer 360 et de supporter les processus marketing.
Le cours vise plus particulièrement à permettre aux étudiants de :
- comprendre les principes fondamentaux du MarTech et son rôle dans la transformation numérique des organisations ;
- identifier les principales composantes d'une architecture MarTech moderne et comprendre leurs interactions ;
- comprendre le rôle des Customer Data Platforms (CDP), du Master Data Management (MDM) et des référentiels dans la construction d'une vue client unifiée ;
- analyser et concevoir des mécanismes d'intégration et d'orchestration des données entre CRM, applications métiers, plateformes transactionnelles, Data Warehouses et outils analytiques ;
- comprendre les architectures basées sur les API, Events, ETL/ELT, Reverse ETL et Event Streaming ;
- transformer les données clients en informations exploitables pour la segmentation, le ciblage, la personnalisation et l'activation marketing ;
- comprendre les principes du Real-Time Marketing et des architectures permettant d'accélérer le Time-to-Market des campagnes ;
- intégrer les dimensions de Data Quality, Data Governance, Privacy by Design, sécurité et conformité dans la conception d'une architecture MarTech ;
- comprendre les possibilités offertes par l'Intelligence Artificielle, notamment les LLM, le RAG et les agents IA, pour l'analyse et l'automatisation des processus marketing ;
- concevoir des processus d'automatisation reposant sur des approches No-Code, Low-Code et Zero-Code ;
- analyser une situation métier et proposer une architecture MarTech cohérente, évolutive et adaptée aux besoins de l'organisation ;
- appliquer ces concepts à travers des études de cas réalistes, notamment autour du Customer 360, du MDM/CDP et de la Data Orchestration.
Vue globale de l'UE BLOC 1 - MARKETING, MARTECH & CUSTOMER DATA
Chapitre 1 ? Introduction au MarTech
Chapitre 2 ? Customer Data & Customer 360
Chapitre 3 ? CDP, MDM & Référentiel Client
BLOC 2 - DATA ORCHESTRATION & MARTECH ARCHITECTURE
Chapitre 4 ? Architecture moderne MarTech
Chapitre 5 ? Data Integration & Orchestration
Chapitre 6 ? Activation & Real-Time Marketing
Chapitre 7 ? Privacy, Tracking & Data Governance
BLOC 3 - INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & MARTECH
Chapitre 8 ? IA appliquée au MarTech
BLOC 4 - ZERO-CODE, AUTOMATISATION & MISE EN PRATIQUE
Chapitre 9 ? Zero-Code & Marketing Automation
Chapitre 10 ? Études de cas & projet d'intégration |
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
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| Au terme de l'UE, l'étudiante sera capable de :
- expliquer les fondamentaux du MarTech et situer son rôle à l'intersection du marketing, des données et des systèmes d'information ;
- identifier et décrire les principales composantes d'une architecture MarTech moderne, notamment CRM, CDP, MDM, Data Warehouse, outils analytiques et plateformes d'activation ;
- comprendre et appliquer les principes de Customer Data Management, de Reference Data et de Master Data Management afin de construire une vue client unifiée (Customer 360) ;
- analyser les besoins métiers et concevoir une architecture d'intégration et d'orchestration des données reliant les applications métiers, CRM, systèmes transactionnels, plateformes Data et canaux marketing ;
- comprendre et utiliser les principaux mécanismes d'intégration et d'échange de données : API, Events, ETL/ELT, Reverse ETL, Event Streaming et architectures composables ;
- concevoir des flux permettant de collecter, unifier, segmenter et activer les données clients à des fins de ciblage, de personnalisation et d'amélioration de la Customer Experience ;
- comprendre les principes du Real-Time Data et du Real-Time Marketing et proposer des architectures permettant d'accélérer l'activation des données et le Time-to-Market des campagnes ;
- intégrer les exigences de Data Quality, Data Governance, Privacy by Design, sécurité, traçabilité et conformité dans la conception d'une solution MarTech ;
- identifier et expliquer les principaux usages de l'Intelligence Artificielle appliquée au MarTech, notamment la segmentation intelligente, la personnalisation, les LLM, le RAG et les agents IA ;
- concevoir et automatiser des processus MarTech à l'aide d'approches No-Code, Low-Code et Zero-Code, en définissant les sources, déclencheurs, règles, actions et workflows nécessaires ;
- analyser une situation réelle de transformation MarTech, identifier les besoins fonctionnels et techniques et proposer une architecture cohérente, évolutive et gouvernée ;
- synthétiser l'ensemble de ces concepts dans des études de cas pratiques, en étant capable de justifier les choix d'architecture, les flux de données, les composants technologiques et les mécanismes d'orchestration proposés.
L'objectif final est que l'étudiante soit capable de faire le lien entre besoin marketing ? données clients ? architecture IT ? orchestration ? activation ? automatisation, avec une approche adaptée au métier d'informaticienne de gestion / Marketing Engineer. |
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Savoirs et compétences prérequis :
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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| * Exposés avec support visuel
* Recherches en groupe à propos de concepts de bases exposés (applications, conséquences,...)
* Analyse collective d'exemples ainsi qu'études de cas et exercices pratiques en groupe, notamment utilisation du BMC. |
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Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
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| Présentiel /distanciel |
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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| Les supports de cours ci-dessous sont obligatoires et déposés sur le eCampus:
Slides, support écrit sous forme de manuel, plan du BMC vierge commenté |
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Modalités d'évaluation et critères :
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| travail journalier 50% non remediable ( travaux à remettre en cours d'année)
Session 1: examen oral 50%
Session 2: examen oral 50% |
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Stage(s) :
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Remarques organisationnelles :
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Contacts :
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| Téléphone : 02/340 16 70
Campus de la Plaine - Bâtiment HA
Boulevard du Triomphe, CP 220/01
1050 Bruxelles |
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