Formation IA en marketing

Leçon 1 • Ce que l'IA signifie pour les professionnels du marketing

Définit l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond en termes marketing simples. Établit le vocabulaire commun utilisé tout au long de la formation.

Leçon 2 • Capacités de l'IA pertinentes pour le marketing

Passe en revue les capacités fondamentales de l'IA — prédiction, classification, génération et recommandation. Relie chaque capacité à un cas d'usage marketing concret.

Leçon 3 • Utilisation éthique et responsable de l'IA

Introduit les principes d'équité, de transparence et de confidentialité qui régissent le marketing par IA. Prépare les apprenants à évaluer les outils par rapport aux normes d'utilisation responsable.

Leçon 4 • Le paysage moderne des données marketing

Cartographie les types et les sources de données marketing que les systèmes d'IA consomment. Relie la qualité des données à la fiabilité des résultats de l'IA.

Leçon 1 • La voix du client avec l'IA

Utilise l'analyse des sentiments et la modélisation thématique pour extraire des insights consommateurs des avis, enquêtes et données sociales. Les résultats alimentent directement la stratégie de message et de produit.

Leçon 2 • Scoring prédictif des clients

Enseigne le scoring des prospects, la prédiction du churn et la modélisation de la valeur vie client à l'aide de l'apprentissage supervisé. Les scores sont directement liés aux décisions de priorisation des campagnes.

Leçon 3 • Plateformes de données client et IA

Explique comment les plateformes de données client ingèrent et unifient les données sur tous les canaux. Positionne le profil unifié comme le fondement de la personnalisation pilotée par l'IA.

Leçon 4 • Pratiques de données conformes à la confidentialité

Aborde la gestion du consentement, la minimisation des données et l'anonymisation dans les workflows d'IA. Garantit que les pratiques d'intelligence de la cible marketing répondent aux normes de protection des consommateurs.

Leçon 1 • Qualité du contenu et gouvernance de la marque

Établit des processus de révision, des guides de style et des workflows d'approbation pour le contenu généré par l'IA. Garantit la cohérence et l'exactitude avant la publication.

Leçon 2 • Contenu visuel et vidéo généré par l'IA

Couvre les outils d'IA pour créer des images, des graphiques et des vidéos courtes conformes à la marque. Aborde la sécurité de la marque et les considérations juridiques pour les médias synthétiques.

Leçon 3 • Fondamentaux du contenu généré par l'IA

Explique comment les grands modèles de langage et les générateurs d'images produisent du contenu. Établit des attentes réalistes en matière de qualité, d'exactitude et de portée créative.

Leçon 4 • Passage à l'échelle des textes publicitaires sur tous les canaux

Applique l'IA générative pour produire des textes pour les e-mails, les réseaux sociaux, les annonces et le web en volume. Couvre l'adaptation d'un seul message à travers les formats et les segments de cible marketing.

Leçon 1 • Moteurs de recommandation en pratique

Couvre le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et les modèles de recommandation hybrides. Les apprenants configurent et évaluent la logique de recommandation pour les sites de commerce électronique et de contenu.

Leçon 2 • Personnalisation dynamique des e-mails et du web

Met en œuvre l'échange de contenu en temps réel dans les e-mails et les expériences sur site à l'aide de signaux comportementaux. Relie les déclencheurs de personnalisation aux étapes du parcours client.

Leçon 3 • IA conversationnelle et chatbots

Conçoit des expériences de chat alimentées par l'IA qui qualifient les prospects, soutiennent les clients et génèrent des transformations. Couvre la reconnaissance d'intention, le flux de dialogue et la logique d'escalade.

Leçon 4 • Mesure de l'impact de la personnalisation

Établit des KPI et des cadres de test pour quantifier l'augmentation des revenus et de l'engagement client grâce à la personnalisation. Relie la mesure au raffinement de la stratégie.

Leçon 1 • Tests créatifs pilotés par l'IA

Utilise l'optimisation créative dynamique et les tests multivariés pour identifier les variantes publicitaires les plus performantes. Automatise l'itération créative sur la base des données de performance.

Leçon 2 • Publicité programmatique et IA

Explique les enchères en temps réel, les plateformes côté demande et la sélection d'inventaire pilotée par l'IA. Relie les mécanismes programmatiques aux objectifs d'efficacité et de couverture des campagnes.

Leçon 3 • Enchères intelligentes et optimisation du budget

Couvre les stratégies d'enchères automatisées qui optimisent les transformations, la valeur et le retour sur dépenses publicitaires. Les apprenants configurent des stratégies d'enchères alignées sur les objectifs de campagne.

Leçon 4 • Ciblage marketing et audiences similaires

Applique les segments de ciblage marketing générés par l'IA et les modèles d'audience similaire pour étendre la couverture tout en maintenant la pertinence. Couvre les listes d'exclusion et la logique d'exclusion.

Leçon 1 • Architecture de l'automatisation marketing

Cartographie les composants d'une pile d'automatisation moderne et comment l'IA se superpose aux plateformes existantes. Établit des modèles d'intégration entre le CRM, la CDP et les outils d'automatisation.

Leçon 2 • Automatisation des e-mails avec l'IA

Applique l'IA pour optimiser l'heure d'envoi, la sélection de l'objet et la personnalisation du contenu dans les programmes d'e-mail automatisés. Couvre la stratégie d'e-mail du cycle de vie.

Leçon 3 • Automatisation du nurturing et du scoring des prospects

Automatise la progression des prospects dans l'entonnoir à l'aide de déclencheurs comportementaux et de scores prédictifs. Relie l'automatisation marketing aux critères de transfert aux ventes.

Leçon 4 • Performance et optimisation de l'automatisation

Établit des processus de suivi, de reporting et d'amélioration continue pour les workflows automatisés. Identifie les points de défaillance et les leviers d'optimisation.

Leçon 1 • Communication des insights et aide à la décision

Traduit les résultats complexes des analyses d'IA en récits exécutifs clairs et en recommandations actionnables. Couvre la conception de tableaux de bord et le reporting aux parties prenantes.

Leçon 2 • Modélisation d'attribution avec l'IA

Compare les modèles d'attribution basés sur des règles et pilotés par les données et leur impact sur les décisions budgétaires. Les apprenants sélectionnent et mettent en œuvre des approches d'attribution pour leur mix de canaux.

Leçon 3 • Prévisions prédictives pour les professionnels du marketing

Applique des modèles de séries temporelles et de régression pour prévoir la demande, le pipeline commercial et la performance des campagnes. Couvre les intervalles de confiance et la planification de scénarios.

Leçon 4 • Fondamentaux des analyses marketing avec l'IA

Passe en revue les concepts d'analyse de base et montre comment l'IA enrichit le reporting traditionnel. Établit la hiérarchie des métriques, de l'activité au résultat commercial.

Leçon 1 • Développement de la feuille de route marketing IA

Séquence les initiatives d'IA en une feuille de route par phases avec des jalons, des dépendances et des métriques de succès. Équilibre les gains rapides avec le développement de capacités à long terme.

Leçon 2 • Gestion du changement pour l'adoption de l'IA

Gère la résistance organisationnelle, les lacunes de compétences et les changements culturels nécessaires à l'adoption du marketing par IA. Couvre les plans de formation, les stratégies de communication et le suivi du succès.

Leçon 3 • Construire le business case du marketing IA

Construit des modèles de retour sur investissement et des justifications d'investissement pour les initiatives de marketing par IA. Couvre l'analyse coûts-bénéfices, la quantification des risques et la présentation exécutive.

Leçon 4 • Évaluation de la maturité du marketing IA

Évalue les capacités actuelles d'IA d'une organisation en matière de données, de technologie, de talents et de processus. Identifie les lacunes et les critères de priorisation des investissements.