Quels métiers exercer dans le milieu du Data Driven Marketing ?
Data Driven Marketing est une expression anglaise qui signifie littéralement le « marketing piloté par les données ». Elle désigne les différentes applications et techniques du marketing digital, auxquelles recourent les spécialistes du marketing, pour transformer les données générées par l’entreprise ou relatives au marché en décisions concrètes étayées par les chiffres. Grâce à l’exploitation des données, cette approche vise à optimiser les actions marketing pour s’adapter aux tendances émergentes et mieux répondre aux besoins des consommateurs. WIS fait le point avec vous sur certains métiers accessibles avec un bagage en Data Driven Marketing !
#1 Data scientist
Ce métier caracole en première position du top 25 des meilleurs métiers du monde en 2021 de Glassdoor, le prestigieux site de recherche d’emploi.
Le Data scientist a pour principale mission de gérer, analyser et exploiter les données massives générées par l’entreprise ou recueillies de différentes sources. Cette profession, plutôt récente, qui nécessite un niveau extrême de spécialisation est très plébiscitée par les employeurs des différents secteurs d’activité : grande distribution, e-commerce, finance, informatique, assurance, etc. Les compétences techniques variées et transversales dont dispose le Data scientist lui permettent de s’intégrer rapidement, quel que soit le secteur ou l’environnement de travail.
#2 Expert dataviz
Composante essentielle de l’approche Data Driven Marketing, la dataviz, ou datavisualisation, est une discipline de plus en plus plébiscitée dans les entreprises digitalisées, qui visent à tirer le meilleur profit de leurs données, pour obtenir des insights opérationnels et de valeur.
L’expert dataviz accompagne l’entreprise pour lui permettre d’analyser et exploiter les données. Il va ainsi mettre en place des tableaux de bord, en faisant appel aux techniques de visualisation analytique, ainsi que les architectures techniques nécessaires au suivi des différents indicateurs de performance de la stratégie Data Driven Marketing.
Parmi ses nombreuses autres missions, on retrouve aussi la construction de solutions de visualisation de données en ayant recours à différents outils technologiques.
#3 Data engineer
Le travail de ce professionnel est similaire, dans une certaine mesure, à celui de l’ingénieur logiciel. Pour réussir dans ce poste, le Data engineer doit s’armer d’un large éventail de compétences, comme la maîtrise de l’architecture de base de données, des outils de modélisation, du codage (python, C/C++, Java…) et des technologies SQL, NoSQL.
Sa principale mission consiste, en effet, à gérer des systèmes de traitement et des bases de données afin de s’assurer de leur bon fonctionnement. Il construit, par ailleurs, des réservoirs ou des pipelines de données, élabore des réseaux, intègre et nettoie les données et construit et maintient en état de marche toutes les structures. Il est ainsi chargé de préparer les systèmes et réseaux sur lesquels vont intervenir les Data scientists.
#4 Data analyst
La mission du Data analyst rejoint celle du Data scientist, à savoir explorer et exploiter les données afin de modéliser les bases de données nécessaires à la stratégie marketing de l’entreprise.
Le Data analyst figure parmi les métiers en vogue ces dernières années. Et pour cause, face à l’explosion des données issues des médias sociaux, du e-commerce, de l’IoT, des technologies de géo-localisation, etc. les entreprises de tous les secteurs d’activités ont compris l’importance d’une analyse et d’une utilisation éclairées des données, pour une meilleure prise de décisions et une plus grande compétitivité sur le marché.
#5 Chef de projet Data
Conseils, amélioration du service, du produit ou encore amélioration de la performance et de la rentabilité de l’entreprise… Toutes ses missions et bien d’autres incombent au chef de projet Data. Ce professionnel va ainsi analyser les données récupérées par l’entreprise via différents canaux pour résoudre une problématique marketing, commerciale, relative à l’expérience utilisateur, à la relation client, etc.
Il doit, pour ce faire, désigner une modélisation statistique adaptée, déterminer les données pertinentes, les analyser pour les restituer en vue d’offrir une aide à la décision, au niveau des différentes directions de l’entreprise.
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