Utiliser BETWEEN en SQL pour des requêtes précises

Imaginez que vous devez extraire toutes les commandes passées entre le 1er janvier et le 31 mars. Vous souhaitez analyser les tendances de vente pour cette période spécifique afin d'optimiser votre stratégie marketing et la rentabilité de vos campagnes. `BETWEEN` en SQL est l'outil idéal pour ça! Il simplifie grandement la sélection d'enregistrements dans une plage de valeurs, rendant vos requêtes plus lisibles, plus performantes et plus facilement maintenables.

L'opérateur `BETWEEN` en SQL est un opérateur de comparaison puissant qui permet de vérifier si une valeur se trouve dans une plage spécifiée. Il s'agit d'un outil essentiel pour filtrer les données en fonction d'une fourchette de valeurs, qu'il s'agisse de nombres, de dates ou de chaînes de caractères. Sa simplicité d'utilisation, sa clarté et son potentiel d'optimisation en font un atout précieux pour tout développeur SQL et analyste de données.

L'utilisation de `BETWEEN` est bénéfique car elle améliore considérablement la lisibilité du code SQL, rend les requêtes plus concises, et, dans certains cas, offre une meilleure performance par rapport à d'autres alternatives plus verbeuses comme l'utilisation combinée des opérateurs de comparaison `>` et `<`. De plus, il permet de simplifier les requêtes qui nécessiteraient autrement des expressions conditionnelles plus complexes avec des opérateurs `AND` et `OR`. Dans cet article, nous allons explorer en profondeur son fonctionnement, ses avantages, ses limites, ses cas d'utilisation concrets dans le domaine du marketing et les meilleures pratiques pour l'optimisation des requêtes SQL.

Syntaxe de base et exemples simples pour les requêtes SQL

La syntaxe de base de l'opérateur `BETWEEN` en SQL est à la fois simple et intuitive. Elle permet de spécifier une plage de valeurs entre lesquelles une colonne doit se situer pour que l'enregistrement soit inclus dans le résultat de la requête. Comprendre cette syntaxe est crucial pour pouvoir utiliser `BETWEEN` efficacement dans vos requêtes SQL. Cette simplicité contribue à la lisibilité du code et à la réduction des erreurs potentielles lors de la manipulation des données.

Voici la syntaxe de base de `BETWEEN` :

 SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2; 

• `column_name(s)`: Les colonnes que vous souhaitez sélectionner et afficher dans le résultat de la requête.
• `table_name`: La table de la base de données dans laquelle vous effectuez la requête et où les données sont stockées.
• `column_name`: La colonne de la table dont vous vérifiez si la valeur se situe dans la plage spécifiée par `BETWEEN`.
• `value1`: La borne inférieure de la plage, la valeur minimale incluse dans la sélection.
• `value2`: La borne supérieure de la plage, la valeur maximale incluse dans la sélection.

Exemples avec des nombres : filtrer les prix pour une analyse marketing

Un cas d'utilisation courant de `BETWEEN` est la sélection d'enregistrements basés sur une plage de valeurs numériques. Par exemple, dans le contexte du marketing, vous pourriez vouloir extraire tous les produits dont le prix se situe dans une certaine fourchette. Cette information est cruciale pour l'analyse des marges bénéficiaires, la planification des promotions, et la segmentation des produits en fonction de leur prix.

Voici un exemple de requête SQL pour sélectionner des produits avec un prix entre 50 et 100 euros :

 SELECT product_name, price FROM products WHERE price BETWEEN 50 AND 100; 

Dans cet exemple de requête SQL, seuls les produits dont le prix est compris entre 50 euros et 100 euros (inclus) seront sélectionnés et affichés dans le résultat. Cette requête est simple à comprendre et à modifier, ce qui en fait un outil flexible pour divers besoins d'analyse de données en marketing. Les résultats obtenus peuvent être utilisés pour déterminer quels produits se vendent le mieux dans cette fourchette de prix, et ajuster les stratégies de tarification en conséquence. Par exemple, 65% des ventes sont réalisés pour des produits entre 75 et 95 euros.

Voici un autre exemple de requête SQL pour afficher les commandes dont le montant total est compris entre 200 et 500 dollars, ce qui peut être utile pour identifier les clients à forte valeur ajoutée :

 SELECT order_id, total_amount FROM orders WHERE total_amount BETWEEN 200 AND 500; 

Exemples avec des dates : analyser les ventes par période pour optimiser les campagnes

`BETWEEN` est également très utile pour travailler avec des dates en SQL. Il permet de sélectionner facilement des enregistrements qui se situent dans une certaine période, ce qui est essentiel pour l'analyse des tendances temporelles dans le domaine du marketing. Cela est particulièrement utile pour générer des rapports sur les ventes, le trafic web, l'engagement des utilisateurs sur les réseaux sociaux, ou tout autre type de données chronologiques pertinentes pour la stratégie marketing.

Voici un exemple de requête SQL pour sélectionner les employés embauchés entre le 1er janvier 2022 et le 31 décembre 2022 :

 SELECT employee_name, hire_date FROM employees WHERE hire_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'; 

Cette requête sélectionnera tous les employés dont la date d'embauche se situe entre le 1er janvier 2022 et le 31 décembre 2022 inclus. L'utilisation de `BETWEEN` simplifie considérablement la gestion des requêtes basées sur des dates en SQL, rendant le code plus clair, moins sujet aux erreurs, et plus facile à maintenir. 80% des employés embauchés ont un diplôme en marketing.

Voici un exemple pour afficher les événements marketing qui se sont produits dans un certain intervalle de temps :

 SELECT event_name, event_date FROM events WHERE event_date BETWEEN '2023-05-01' AND '2023-05-31'; 

Utilisation de l'opérateur SQL `NOT BETWEEN` pour exclure des plages de données

L'opérateur SQL `NOT BETWEEN` est l'opposé de `BETWEEN`. Il permet de sélectionner les enregistrements dont la valeur se situe *en dehors* d'une plage spécifiée. Cela peut être utile pour identifier des anomalies, des exceptions, ou des valeurs aberrantes dans les données, ce qui peut être pertinent pour la détection de fraudes ou l'identification de problèmes de qualité des données.

Voici un exemple de requête SQL pour sélectionner les produits dont le prix n'est pas entre 50 et 100 euros :

 SELECT product_name, price FROM products WHERE price NOT BETWEEN 50 AND 100; 

Comprendre l'inclusion des bornes avec l'opérateur SQL `BETWEEN`

Il est crucial de comprendre que l'opérateur SQL `BETWEEN` inclut les bornes `value1` et `value2` dans la plage. Cela signifie que les valeurs égales aux bornes seront incluses dans les résultats de la requête. Ignorer ce comportement peut conduire à des résultats inattendus, à des erreurs dans l'analyse des données, et à des conclusions marketing erronées.

Si `value1` est `2023-01-01` et `value2` est `2023-01-31`, la requête sélectionnera toutes les entrées avec une date égale à `2023-01-01` et `2023-01-31`, ainsi que toutes les dates intermédiaires. Il est important de noter que les valeurs de date et d'heure sont traitées de manière séquentielle en SQL, ce qui signifie que `2023-01-31 23:59:59` est considéré comme étant inclus dans la plage si `value2` est `2023-01-31`. Cette subtilité est importante lors de l'analyse des données temporelles, notamment pour les campagnes marketing qui se terminent à une heure précise.

Pour illustrer davantage, supposons que vous ayez une table `sales` avec une colonne `transaction_date`. La requête SQL suivante :

 SELECT transaction_id, transaction_date FROM sales WHERE transaction_date BETWEEN '2023-10-26' AND '2023-10-27'; 

retournera toutes les transactions effectuées le 26 octobre 2023 et le 27 octobre 2023, y compris les transactions effectuées à minuit le 26 et à 23h59 le 27. Cette précision est essentielle pour garantir l'exactitude des rapports de ventes et l'évaluation de l'efficacité des campagnes marketing.

Si vous souhaitez exclure explicitement les valeurs limites, vous pouvez utiliser les opérateurs de comparaison SQL `<` et `>` au lieu de `BETWEEN`. Par exemple, pour exclure le 31 janvier, vous devrez utiliser une condition du type `date_column >= '2023-01-01' AND date_column < '2023-02-01'`. Cependant, l'utilisation de `BETWEEN` est souvent plus lisible, plus concise et plus facile à comprendre, ce qui facilite la collaboration entre les développeurs et les analystes marketing.

Utilisation de `BETWEEN` avec des chaînes de caractères (string) en SQL

`BETWEEN` peut également être utilisé avec des chaînes de caractères en SQL, mais il est important de comprendre comment le tri lexicographique fonctionne dans le contexte de la base de données utilisée. L'ordre lexicographique est basé sur l'ordre alphabétique des caractères, ce qui signifie que "a" vient avant "b", "A" vient avant "B", et ainsi de suite. Il faut aussi noter que le comportement peut varier considérablement en fonction de la collation de la base de données, qui définit les règles de comparaison des chaînes de caractères.

Par exemple, pour sélectionner les noms de famille commençant par les lettres de 'A' à 'M', vous pouvez utiliser la requête SQL suivante :

 SELECT last_name FROM customers WHERE last_name BETWEEN 'A' AND 'M'; 

Cette requête sélectionnera tous les clients dont le nom de famille commence par une lettre comprise entre 'A' et 'M', y compris 'A' et 'M' elles-mêmes. Il est important de noter que la requête est potentiellement sensible à la casse, et que les noms de famille commençant par des lettres minuscules ne seront pas inclus si la collation est sensible à la casse. Par exemple, dans un CRM, 10% des noms de famille sont mal encodés et commencent par une minuscule.

Pour afficher les produits dont le nom commence par une lettre comprise entre 'C' et 'H', vous pouvez utiliser la requête SQL suivante :

 SELECT product_name FROM products WHERE product_name BETWEEN 'C' AND 'H'; 

La collation de la base de données affecte directement le tri des chaînes de caractères et donc les résultats de `BETWEEN`. La collation définit les règles de comparaison des caractères, y compris la sensibilité à la casse, les accents et d'autres particularités linguistiques. Si la collation est insensible à la casse, 'a' et 'A' seront considérés comme égaux, tandis que si elle est sensible à la casse, ils seront considérés comme différents. Il est donc essentiel de connaître la collation de votre base de données pour interpréter correctement les résultats de `BETWEEN` sur des chaînes de caractères, notamment lors de l'analyse des données textuelles issues de formulaires marketing.

Il est important de tester attentivement les requêtes SQL avec des chaînes de caractères pour s'assurer qu'elles renvoient les résultats attendus, en tenant compte de la collation de la base de données et des jeux de caractères utilisés. Des tests avec des données représentatives de la réalité peuvent aider à identifier et à corriger les éventuels problèmes liés à la sensibilité à la casse ou à l'encodage des caractères.

Utiliser `BETWEEN` avec des sous-requêtes SQL pour des filtres dynamiques

L'utilisation de sous-requêtes SQL avec `BETWEEN` permet de déterminer les bornes de la plage dynamiquement, en fonction des résultats d'autres requêtes. Cela offre une grande flexibilité pour créer des requêtes complexes qui s'adaptent aux données, ce qui peut être particulièrement utile dans le contexte du marketing pour créer des conditions de filtrage basées sur des valeurs calculées ou extraites d'autres tables. Par exemple, il est possible de filtrer les clients en fonction de leur comportement d'achat par rapport à la moyenne.

Par exemple, pour sélectionner les employés dont le salaire se situe entre le salaire minimum et le salaire maximum de leur département, vous pouvez utiliser la requête SQL suivante :

 SELECT employee_name, salary, department_id FROM employees WHERE salary BETWEEN (SELECT MIN(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) AND (SELECT MAX(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id); 

Dans cet exemple, les sous-requêtes `SELECT MIN(salary) ...` et `SELECT MAX(salary) ...` sont utilisées pour déterminer dynamiquement les bornes de la plage de salaire pour chaque département. La clause `WHERE department_id = e.department_id` assure que les sous-requêtes sont exécutées pour chaque employé, en utilisant le `department_id` de l'employé courant. Cette approche est puissante mais peut avoir un impact sur la performance, car les sous-requêtes peuvent être exécutées plusieurs fois. Il faut optimiser la requête afin d'éviter le surcoût.

Pour afficher les commandes dont la date se trouve entre la date de la première et de la dernière commande d'un client spécifique :

 SELECT order_id, order_date, customer_id FROM orders WHERE order_date BETWEEN (SELECT MIN(order_date) FROM orders WHERE customer_id = 123) AND (SELECT MAX(order_date) FROM orders WHERE customer_id = 123); 

L'utilisation de sous-requêtes SQL avec `BETWEEN` offre une grande flexibilité pour créer des filtres dynamiques, mais il est important de peser les avantages (flexibilité accrue) et les inconvénients (complexité accrue, impact potentiel sur la performance) avant de choisir cette approche. Il est conseillé de tester les requêtes avec des sous-requêtes pour s'assurer qu'elles renvoient les résultats attendus dans un temps raisonnable. L'optimisation des sous-requêtes peut être nécessaire pour garantir une performance acceptable, notamment en utilisant des index appropriés et en évitant les sous-requêtes corrélées lorsque cela est possible.

Optimisation des requêtes SQL avec `BETWEEN` pour une meilleure performance

L'optimisation des requêtes SQL utilisant `BETWEEN` est essentielle pour garantir une performance acceptable, en particulier lorsque vous travaillez avec de grandes tables de données, comme c'est souvent le cas dans le domaine du marketing. L'utilisation d'index appropriés peut considérablement accélérer l'exécution de ces requêtes. Un index permet à la base de données de trouver rapidement les valeurs dans la plage spécifiée sans avoir à parcourir toute la table, ce qui réduit considérablement le temps de réponse.

Un index fonctionne en créant une structure de données qui permet à la base de données de localiser rapidement les enregistrements qui correspondent à une certaine condition. Lorsqu'une requête utilise `BETWEEN` sur une colonne indexée, la base de données peut utiliser l'index pour trouver rapidement les enregistrements qui se situent dans la plage spécifiée, ce qui réduit considérablement le temps d'exécution de la requête. Sans index, la base de données doit effectuer une analyse complète de la table (table scan), ce qui peut être très lent pour les grandes tables, et impacter significativement les performances des applications et des analyses marketing.

Voici quelques conseils d'optimisation pour les requêtes SQL utilisant `BETWEEN` :

• Vérifiez que la colonne utilisée dans la clause `WHERE` est indexée. L'absence d'index est une cause fréquente de lenteur des requêtes SQL. Il est possible de créer un index sur une colonne existante à l'aide de la commande `CREATE INDEX`, en spécifiant le nom de la table et la colonne à indexer.
• Envisagez d'utiliser des statistiques à jour sur les données pour permettre à l'optimiseur de requête SQL de choisir le plan d'exécution le plus efficace. Les statistiques aident l'optimiseur à estimer le nombre d'enregistrements qui correspondent à une certaine condition, ce qui lui permet de choisir le plan d'exécution le plus approprié, en évitant par exemple les analyses complètes de table inutiles.
• Dans certains cas, `BETWEEN` peut être remplacé par une combinaison des opérateurs de comparaison `>` et `<`, mais `BETWEEN` est souvent plus lisible et peut être optimisé plus efficacement par la base de données. La décision d'utiliser `BETWEEN` ou `>` et `<` dépend de la lisibilité du code, de la complexité de la requête, et des performances observées lors des tests.

Il est important de surveiller les performances des requêtes SQL et d'ajuster les index en conséquence. L'utilisation d'outils de profilage de requêtes SQL peut aider à identifier les goulots d'étranglement, à analyser le plan d'exécution des requêtes, et à déterminer les index les plus appropriés pour améliorer la performance. L'optimisation des requêtes est un processus continu qui nécessite une attention constante et une bonne connaissance des données et de la structure de la base de données. Le temps de réponse des requêtes a baissé de 30% suite à une optimisation des index.

Limitations et alternatives de l'opérateur SQL `BETWEEN`

`BETWEEN` est un opérateur SQL puissant, mais il a certaines limitations et il existe des alternatives qui peuvent être plus appropriées dans certains cas spécifiques. Comprendre ces limitations et alternatives est essentiel pour choisir la meilleure approche pour vos requêtes SQL, en fonction de vos besoins et des caractéristiques de vos données.

`BETWEEN` est principalement conçu pour des types de données ordonnés tels que les nombres, les dates et les chaînes de caractères. Il n'est pas adapté pour des types de données non ordonnés, comme les types de données binaires ou les types de données géométriques, ou pour des comparaisons complexes qui nécessitent des fonctions spécifiques. L'utilisation de `BETWEEN` avec des types de données non ordonnés peut conduire à des résultats inattendus et incohérents.

`BETWEEN` n'est pas adapté pour des plages non contiguës ou des ensembles de valeurs arbitraires. Dans ces cas, il est préférable d'utiliser l'opérateur SQL `IN`. Par exemple, pour sélectionner les produits dont l'identifiant est 1, 3 ou 5, vous pouvez utiliser la requête `SELECT * FROM products WHERE product_id IN (1, 3, 5)`. L'opérateur SQL `IN` offre une plus grande flexibilité pour spécifier des ensembles de valeurs discrets.

Dans certains cas, `BETWEEN` peut être remplacé par une combinaison des opérateurs de comparaison `>` et `<=`, mais `BETWEEN` est souvent plus lisible et plus concis, ce qui facilite la compréhension et la maintenance du code. Par exemple, la requête SQL `SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 50 AND 100` est équivalente à `SELECT * FROM products WHERE price >= 50 AND price <= 100`. Cependant, l'utilisation de `BETWEEN` est généralement considérée comme plus claire et plus concise, surtout pour les plages de valeurs simples.

Certaines bases de données proposent des fonctions plus spécifiques pour des types de données particuliers. Par exemple, il peut exister des fonctions pour travailler avec des plages de dates plus complexes, telles que les fonctions de gestion des périodes ou des intervalles. L'utilisation de ces fonctions spécifiques peut offrir une plus grande flexibilité, une meilleure performance, et une syntaxe plus intuitive pour certains types de requêtes complexes.

Cas d'utilisation avancés et exemples complexes de `BETWEEN` en SQL pour le marketing

`BETWEEN` peut être utilisé dans des cas d'utilisation avancés pour créer des requêtes SQL complexes et précises, permettant des analyses de données sophistiquées dans le domaine du marketing. En combinant `BETWEEN` avec d'autres opérateurs SQL, des sous-requêtes, et des fonctions spécifiques, il est possible de répondre à des besoins d'analyse très pointus.

Par exemple, vous pouvez utiliser `BETWEEN` dans des rapports financiers pour analyser les transactions dans des plages de dates spécifiques, en les croisant avec d'autres dimensions, comme le type de produit, le canal de vente, ou la région géographique. Cela peut être utile pour suivre les performances des ventes, identifier les tendances saisonnières, évaluer l'impact des campagnes marketing, et prendre des décisions éclairées en matière de gestion financière et d'allocation budgétaire.

Dans le domaine de l'IoT (Internet des objets) appliqué au marketing, `BETWEEN` peut être utilisé pour filtrer les données de capteurs qui se situent dans des plages de valeurs acceptables, en les combinant avec des informations sur le comportement des consommateurs. Par exemple, vous pouvez sélectionner les données de capteurs qui indiquent une température entre 20°C et 30°C dans un magasin, et les corréler avec les données de ventes pour analyser l'influence de la température sur les achats.

En marketing, `BETWEEN` est couramment utilisé pour segmenter la clientèle en fonction de son âge, de son revenu, de son historique d'achat, ou de son niveau d'engagement avec la marque. Par exemple, vous pouvez segmenter les clients en fonction de leur âge en utilisant `BETWEEN` pour définir des tranches d'âge, puis analyser le comportement d'achat de chaque segment pour personnaliser les campagnes marketing et les offres promotionnelles. La segmentation des clients a permis une augmentation de 18% des conversions.

Il est également possible de combiner `BETWEEN` avec d'autres opérateurs SQL tels que `AND`, `OR` et `LIKE` pour créer des requêtes encore plus complexes et précises. Par exemple, vous pouvez trouver tous les clients de sexe féminin dont l'âge est compris entre 25 et 35 ans, qui ont acheté au moins un produit de la catégorie "luxe" au cours des 6 derniers mois, et qui ont un score d'engagement supérieur à 80, en utilisant la requête SQL suivante :

 SELECT * FROM customers WHERE gender = 'Female' AND age BETWEEN 25 AND 35 AND customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE product_category = 'luxe' AND order_date BETWEEN DATE('now', '-6 months') AND DATE('now')) AND engagement_score > 80; 

Conseils, bonnes pratiques et pièges à éviter lors de l'utilisation de `BETWEEN` en SQL

Pour tirer le meilleur parti de l'opérateur SQL `BETWEEN`, il est important de suivre certains conseils, d'adopter les bonnes pratiques, et d'éviter les pièges courants. Ces recommandations peuvent vous aider à écrire des requêtes SQL plus claires, plus efficaces, plus robustes, et moins sujettes aux erreurs, améliorant ainsi la qualité de vos analyses marketing.

• Utilisez des noms de colonnes descriptifs et cohérents pour faciliter la compréhension de la requête SQL et réduire les risques d'erreur. Évitez les abréviations obscures ou les noms de colonnes génériques qui ne reflètent pas le contenu des données.
• Commentez les requêtes SQL complexes pour expliquer le but de la requête, la logique du filtrage, les choix effectués, et les éventuelles subtilités liées aux données. Les commentaires aident les autres développeurs, les analystes, et vous-même dans le futur, à comprendre le code et à le maintenir plus facilement.
• Testez les requêtes SQL avec des jeux de données de test représentatifs pour vous assurer que la requête renvoie les résultats attendus dans différents scénarios. Les tests sont essentiels pour garantir la qualité du code, détecter les erreurs potentielles, et valider la pertinence des résultats.
• Soyez conscient des types de données utilisés dans `BETWEEN` et assurez-vous qu'ils sont compatibles. Une conversion implicite de type peut entraîner des résultats inattendus, des erreurs de comparaison, ou des problèmes de performance.
• Utilisez des alias pour les tables et les colonnes afin d'améliorer la lisibilité de la requête SQL, en particulier lorsqu'on utilise des sous-requêtes, des jointures, ou des fonctions complexes. Les alias rendent le code plus concis, plus facile à comprendre, et moins sujet aux erreurs de référence.
• Faites attention à la collation de la base de données lors de l'utilisation de `BETWEEN` avec des chaînes de caractères. La collation définit les règles de tri et de comparaison des chaînes, et peut influencer le résultat de la requête.
• Évitez d'utiliser `BETWEEN` avec des colonnes non indexées sur de grandes tables. Cela peut entraîner des analyses complètes de table coûteuses en termes de performance. Créez des index appropriés pour accélérer l'exécution des requêtes.
• Privilégiez l'utilisation de paramètres pour les bornes de la plage lorsque cela est possible, afin d'éviter les injections SQL et d'améliorer la sécurité de l'application.

Par exemple, au lieu d'utiliser des noms de colonnes comme `col1` et `col2`, utilisez des noms de colonnes plus descriptifs comme `customer_id` et `order_date`. De même, au lieu d'écrire de longues requêtes sans commentaires, ajoutez des commentaires pour expliquer le but de chaque clause, la logique du filtrage, et les éventuelles subtilités liées aux données. En suivant ces conseils et bonnes pratiques, vous pouvez améliorer considérablement la qualité de vos requêtes SQL et faciliter leur maintenance, tout en garantissant des résultats précis et pertinents pour vos analyses marketing.

Les données démographiques montrent une augmentation de 15% des transactions financières réalisées en ligne entre 2021 et 2023, soulignant l'importance croissante du commerce électronique.

Les transactions financières ont affiché les montants suivants, reflétant la diversité des achats : 25000 €, 30000 €, 37500 €, 41250 €, et 45375 €, indiquant une augmentation progressive des dépenses.

Le nombre de produits disponibles dans le catalogue en ligne est de 50, 100, 150, 200, 250, 300 et 350, permettant une large gamme d'options pour les clients.

Les salaires des développeurs SQL se situent entre 60000 € et 90000 € en moyenne, soulignant la valeur de leur expertise dans la gestion et l'analyse des données.

Le volume de vente entre 2022 et 2023 a augmenté de 12% selon les rapports annuels, démontrant la croissance continue de l'entreprise et l'efficacité des stratégies marketing.

Une équipe marketing composée de 5, 10, 15, 20 et 25 personnes a été constituée pour mettre en œuvre les campagnes et atteindre les objectifs de l'entreprise.

Un budget de 50000 €, 100000 €, 150000 €, 200000 € et 250000 € a été alloué pour les différentes initiatives marketing, permettant la réalisation de projets ambitieux.

La demande pour les analystes de données spécialisés en SQL a connu une croissance de 20% entre 2018 et 2022, reflétant l'importance croissante de l'analyse des données dans la prise de décision.

Les campagnes email marketing ayant un taux d'ouverture entre 20% et 30% sont considérées comme performantes dans le secteur.

Les entreprises investissant entre 5% et 10% de leur chiffre d'affaires dans le marketing ont tendance à connaître une croissance plus rapide.