Marketing prédictif avec l'IA

• Comprendre les principes du marketing prédictif et ses apports par l’IA
• Identifier les outils et technologies d’intelligence artificielle utiles au marketing
• Savoir analyser les données clients pour en tirer des prédictions comportementales
• Concevoir des campagnes personnalisées basées sur des modèles prédictifs
• Mettre en place une stratégie d’optimisation continue via l’automatisation et l’A/B testing intelligent

Introduction à l’IA appliquée au marketing

• Comprendre la définition de l’intelligence artificielle
• Distinguer ses usages de ceux de la simple automatisation
• Explorer les principales technologies marketing basées sur l’IA
• Machine learning
• NLP
• Chatbot
• Analyser les grandes évolutions des pratiques marketing à l’ère de l’IA
• Assimiler les notions clés : modèle prédictif, marketing data-driven, IA générative
• Étudier des cas d’usage inspirants issus de différents secteurs (retail, B2B, e-commerce, etc) pour illustrer les bénéfices concrets de l’IA

Collecter et structurer les données marketing

• Identifier et classifier les types de données marketing pertinentes (CRM, navigation, transaction, comportement)
• Utiliser des outils de collecte performants tels que le tracking, les formulaires intelligents, les cookies ou les connecteurs API
• Garantir la qualité, la conformité et l’éthique des données collectées
• Centraliser les données grâce à des plateformes dédiées (CDP, DMP)
• Préparer les données pour l’analyse

Construire un modèle prédictif simple

• Comprendre les fondements du machine learning appliqué au marketing
• Concevoir un modèle de scoring client
• Prédire la probabilité d’achat, le taux d’attrition ou la valeur vie client
• Mettre en œuvre des méthodes de segmentation avancées
• Interpréter les résultats du modèle en analysant les indicateurs clés de performance
• Courbe ROC
• Précision
• F1-score
• Panorama des outils de machine learning accessibles
• Google
• AutoML
• ChatGPT
• IBM Watson
• Etc.

Créer une campagne marketing prédictive

• Définir les objectifs et les cibles de la campagne à partir des données prédictives
• Personnaliser les contenus marketing à l’aide des insights
• Concevoir des scénarios omnicanaux cohérents (email, SMS, réseaux sociaux, web)
• Intégrer les modèles et les automatisations dans les outils CRM et marketing automation
• HubSpot
• Salesforce
• Brevo,
• etc.
• Ajuster sa campagne en fonction des données

Optimiser et faire évoluer ses campagnes avec l’IA

• Savoir gérer des variantes (AB testing) adaptées au contexte
• Déployer des chatbots et assistants conversationnels
• Savoir gérer des variantes (AB testing) adaptées au contexte
• Chatbots et assistants conversationnels : usage marketing ciblé
• Mettre en place des recommandations de produit intelligentes
• Détecter des signaux faibles et des comportements prédictifs
• Mettre en place une veille technologique grâce à l’IA
• Instaurer une veille technologique continue pour suivre les innovations et tendances émergentes de l’IA marketing