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ArgumentaireLe paradigme relationnel sous &#8211;tend des strat&#233;gies et actions marketing d&#8217;entreprises men&#233;es afin de construire un lien fort et durable avec leurs clients. La profitabilit&#233; d&#8217;une entreprise repose aussi sur une orientation strat&#233;gique orient&#233;e vers l&#8217;anticipation et la satisfaction des besoins et attentes des segments de consommateurs vis&#233;s. Les avanc&#233;es technologiques permettent aujourd&#8217;hui de d&#233;velopper un marketing pilot&#233; par les donn&#233;es client et les donn&#233;es marketing collect&#233;es. Le data-driven marketing permet par exemple un marketing personnalis&#233; et des offres/messages contextualis&#233;s. Des pistes de recherche nombreuses, notamment celles propos&#233;es ci-dessous, peuvent &#234;tre envisag&#233;es.&#160;Les axes th&#233;matiquesAxe 1 : Collecte de donn&#233;es, pr&#233;diction de comportements et relation clientMarketing personnalis&#233;, segmentation de clients et ciblage, analyse comportementale du consommateur en ligne (r&#233;seaux sociaux), gestion de la relation client (GRC), marketing des objets connect&#233;s, pr&#233;diction du comportement des consommateurs, pr&#233;vision des routines ou du parcours num&#233;rique, physique et/ou cognitif des consommateurs, satisfaction client, attrition (churn), nouvelles sources de donn&#233;es (objets connect&#233;s, r&#233;seaux sociaux, web, mobile, open data et self data), outils de tracking (utilisation des capteurs, GPS, puces RFID, cartes de fid&#233;lit&#233;, etc.), etc.Axe 2 : Data-driven marketing : impact des donn&#233;es sur les variables du mixPersonnalisation du mix marketing en ligne et mobile, mod&#233;liser les effets des r&#233;seaux sociaux, recherche de mots cl&#233;s, bouche &#224; oreille en ligne, marketing pr&#233;dictif, marketing contextualis&#233; (g&#233;olocalisation, devices, etc.), nouveau parcours d&#8217;achat, cr&#233;ation de valeur et mix marketing, strat&#233;gie de promotion, flexibilit&#233; des prix, innovation produit, publicit&#233; contextualis&#233;e et personnalis&#233;e (mobile, en ligne), etc.Axe 3 : Perspective critique &#38; impact soci&#233;tal de la data scienceTransparence et responsabilit&#233; sociale des entreprises, &#233;thique et technique de sollicitation des donn&#233;es, droit des individus et du consommateur, s&#233;curit&#233;, protection et contr&#244;le des donn&#233;es, qualification et nouveaux m&#233;tiers, formation de data scientists et nouveaux contenus p&#233;dagogiques, etc.A propos de la revueLa revue Management &#38; Data Science est une revue pluridisciplinaire en sciences de gestion qui s&#8217;adresse &#233;galement aux chercheurs et praticiens en informatique, math&#233;matiques, &#233;conomie, sociologie, sciences de l&#8217;information. L&#8217;objectif est de faire le lien entre professionnels et scientifiques autour des probl&#233;matiques li&#233;es &#224; l&#8217;impact des donn&#233;es massives sur le management.3 num&#233;ros annuels permettent de sensibiliser les d&#233;cideurs aux enjeux des donn&#233;es massives &#224; la fois sous l&#8217;angle technique (collecte, int&#233;gration, mod&#233;lisation, visualisation) et sur les aspects manag&#233;riaux.La revue Management &#38; Data Science &#160;a plusieurs objectifs.Produire des nouveaux concepts, m&#233;thodes, techniques et applications relatifs &#224; la data science et &#224; son impact sur le management;Contribuer &#224; l&#8217;avanc&#233;e des connaissances li&#233;es &#224; la gestion des donn&#233;es massives et centraliser ces recherches;Diffuser des travaux originaux qui orientent la prise de d&#233;cision en gestionLa revue est organis&#233;e autour de 3 entit&#233;s qui participent &#224; la d&#233;finition et &#224; la mise en &#339;uvre de la politique &#233;ditoriale.Le comit&#233; scientifique&#160;Talel ABDESSALEM (Telecom ParisTech),Christine BALAGU&#201; (Institut Mines-Telecom),Isabelle BARTH (Universit&#233; de Strasbourg),Christophe BENAVENT (Universit&#233; Paris Ouest),Ahmed BOUNFOUR (Universit&#233; Paris-Sud),Samuel FOSSO WAMBA, (Toulouse Business School),Jean-Gabriel GANASCIA (Sorbonne Universit&#233;s),Rony GERMON (Paris School of Business),Fabrice GUILLET (Ecole Polytechnique de l&#8217;Universit&#233; de Nantes),Julien JACQUES (Universit&#233; Lumi&#232;re Lyon 2),&#160;Hajer KEFI (Paris School of Business),&#160;Caroline LANCELOT MILTGEN (Audencia Business School),Christian MARCON (IAE&#160;de Poitiers),Olivier MEIER (Universit&#233; Paris-Est-Cr&#233;teil),Nicolas MOINET (IAE de Poitiers),Philippe NASZALYI, (La Revue des Sciences de Gestion),Jean-Max NOYER (Universit&#233; de Toulon),Gilles PACH&#201; (Aix-Marseille Universit&#233;),Fabrice ROTH (IAE de Lyon).Le comit&#233; professionnel&#160;Samir AMELLAL (Publicis France),Jean-David BENASSOULI (Accenture Digital),Louis-David BENYAYER (Without Model),Emmanuel BLOCH (Thales),St&#233;phane CHAUVIN (Mydataball),Henri LAUDE (BlueSoft),Pierre MORGAT (Customer Delight),Michel SEBAG (Sopra Steria),Fr&#233;d&#233;rick VAUTRAIN (VISEO).Le comit&#233; de r&#233;dactionRomain ZERBIB (Groupe IGS) &#8211; directeur de la publication,Olivier MAMAVI (Groupe IGS) &#8211; r&#233;dacteur en chef, Caroline RICH&#201; (IAE d&#8217;Amiens) &#8211; r&#233;dactrice en chef adjoint.Instructions aux auteurs30 octobre 2017:&#160;Proposition d&#8217;un article de 4000 mots30 novembre 2017:&#160;Notification aux auteurs15 d&#233;cembre 2017:&#160;Proposition de la version finalejanvier 2018:&#160;Num&#233;ro &#224; para&#238;tre&#160;Les propositions d&#8217;articles sont &#224; envoyer &#224; :&#160;redaction@management-datascience.org