Marketing Quantitatif et Revenue Management

Dernière mise à jour : 
Dec 1, 2015
Diplôme Grande École
Scolarité : 
737
 € par an
La filière Marketing quantitatif et revenue management (MQRM) forme des data scientists, data analysts, business analysts et autres yield/revenue managers qui sont actuellement très demandés par des entreprises en proie à des données toujours plus volumineuses, hétérogènes, non structurées et mobiles (phénomène des big dat

La granularité protéiforme de l’information, dictée par les paradigmes de l’univers digital et du web 2.0, invite les entreprises à rechercher des compétences pointues et à haute valeur ajoutée qui leur permettront d’extraire et analyser des données, tantôt pour comprendre et expliquer, tantôt pour prédire des comportements d’achat de produits et de services.

C’est dans ce contexte que s’inscrivent les différents cours de la filière Marketing quantitatif et revenue management. Au-delà des cours de culture générale de l’ingénieur (droit des entreprises, communication, anglais), nos diplômés acquièrent une culture marketing complète (marketing mix avec le challenge Markstrat, marketing expérientiel, marketing digital, gestion de la relation client). Ils approfondissent leurs connaissances, déjà élevées, en statistique et économétrie en insistant sur les techniques pour le marketing analytique (segmentation, scoring) et la modélisation du comportement du consommateur (modèles d’équations structurelles, modèles de choix discret), sans négliger la dimension temporelle (modèles de prévision, économétrie des données de panel).

Une grande partie de la formation est dédiée à la data science et au machine learning. Au-delà de l’effet de mode des « big data » (données massives en français), ces dernières constituent un enjeu majeur, identifié comme tel par un grand nombre de pays, dont la France qui a classé la valorisation des big data parmi les 7 ambitions stratégiques (commission Innovation 2030). L’Ensai se positionne comme formation de référence dans ce domaine. Les débouchés semblent très prometteurs à l’aune des prévisions du cabinet de conseil international Gartner (entre 2013 et 2015, création de 4.4 millions d’emplois dévolus à ces big data).

Les débouchés à la sortie de la formation sont nombreux et touchent des domaines aussi variés que ceux du conseil, des médias, des télécommunications, de la grande distribution, de la banque-assurance, de l'énergie, de l'automobile, des cosmétiques, de l'hôtellerie, des transports, du loisir ou du luxe.Ainsi des entreprises comme Allianz, Bluestone, Emnos, Eurodisney, Dunnhumby, ClaraVista, Kowee, Médiamétrie, Canal +, SFR, Bouygues Telecom, Société Générale, HSBC, Crédit du Nord, Axa, MMA, EDF, Yves Rocher, Sephora, Club Med ou Vuitton par exemple ont déjà recruté des étudiants ou diplômés de la filière pour des stages de fin d'études ou des contrats à durée indéterminée.

Enseignements de 3e année :

Tronc commun :

- Simulation d’entretien

- Droit des entreprises

- Anglais

- Sport

Culture marketing :

- Le Challenge Markstrat

- Gestion de la relation client

- Introduction au marketing

- Marketing expérientiel

- Marketing digital

Data science, machine learning :

- Apprentissage statistique

- Introduction à la data science

- Méthodes de scoring

- Règles d’association

- Panorama du big data

- Web datamining

Pricing et revenue management :

- Introduction au revenue management

- Méthodes de recherche opérationnelle pour le revenue management du transport aérien

- Modèles de revenue management pour l’hôtellerie

- Politique tarifaire

- Principes économiques du revenue management : théorie et pratique

Optimisation :

- Optimisation linéaire

- Optimisation dynamique

- Optimisation stochastique

Compléments de statistique et d’économétrie :

- Compléments de sondages et méthodologie d’enquête

- Économétrie des données de panels

- Modèles à équations structurelles

- Modèles de choix discret

- Modèles de prévision avec séries temporelles

Projets d’entreprise et de recherche :

- Projet d’entreprise

- Projet de recherche

Conférences métiers

Lieux d'enseignement