Formation Marketing IA et Optimisation de Campagnes

Leçon 1 • La donnée comme carburant de l'IA

Explique comment la qualité et la structure des données déterminent la qualité des résultats de l'IA. Présente les rôles des données first-party, second-party et third-party.

Leçon 2 • Vue d'ensemble de l'écosystème de l'IA marketing

Cartographie les catégories d'outils d'IA dans la stack marketing. Relie les catégories d'outils à des fonctions spécifiques de campagne.

Leçon 3 • Ce que l'IA signifie pour les spécialistes du marketing

Définit l'IA, le machine learning et le deep learning en termes marketing simples. Établit le vocabulaire commun utilisé tout au long du cours.

Leçon 1 • Audiences lookalike et d'expansion

Utilise des audiences de référence et des algorithmes de similarité pour étendre la portée sans sacrifier la pertinence. Relie la logique lookalike aux plateformes médias payants.

Leçon 2 • Rapports d'insights d'audience

Traduit les données de segment en insights stratégiques pour les briefs de campagne. Garantit que l'intelligence d'audience éclaire les décisions créatives et de canal.

Leçon 3 • Signaux d'audience en temps réel

Intègre les signaux comportementaux en direct pour mettre à jour les segments dynamiquement. Permet un ciblage basé sur l'instant que les listes statiques ne peuvent pas atteindre.

Leçon 4 • Segmentation traditionnelle vs. pilotée par l'IA

Met en contraste la segmentation basée sur des règles avec les méthodes de clustering par machine learning. Montre pourquoi les segments IA surpassent les divisions démographiques manuelles.

Leçon 1 • Passage à l'échelle du contenu sur tous les canaux

Adapte un brief de contenu unique en formats spécifiques à chaque canal à l'aide de l'IA. Réduit les goulots d'étranglement de production tout en maintenant la cohérence du message.

Leçon 2 • Prompt engineering pour le texte publicitaire marketing

Développe des compétences en rédaction de prompts qui produisent un texte publicitaire aligné sur la marque et axé sur la conversion. Améliore directement la qualité et la cohérence du contenu généré par l'IA.

Leçon 3 • Boucles de retour sur la performance du contenu

Alimente les données d'engagement dans la génération de contenu pour améliorer les résultats futurs. Ferme la boucle entre la création et l'optimisation.

Leçon 4 • Moteurs de contenu dynamique et de personnalisation

Configure des règles et des modèles d'IA pour diffuser des blocs de contenu individualisés. Relie la logique de personnalisation aux segments d'audience construits dans le chapitre deux.

Leçon 1 • Tests créatifs et optimisation par l'IA

Utilise les tests créatifs pilotés par l'IA pour identifier les variantes publicitaires les plus performantes. Réduit les dépenses gaspillées sur des actifs créatifs sous-performants.

Leçon 2 • Les stratégies d'enchères IA expliquées

Démystifie les algorithmes d'enchères automatisés utilisés dans les principales plateformes publicitaires. Permet une sélection éclairée de la stratégie en fonction des objectifs de la campagne.

Leçon 3 • Surveillance de la performance et détection d'anomalies

Met en place une surveillance automatisée pour détecter les baisses de performance avant qu'elles ne s'aggravent. Relie les alertes d'anomalie à des réponses d'optimisation rapides.

Leçon 4 • Allocation budgétaire et pacing

Applique les prévisions IA pour répartir le budget entre les campagnes et les canaux. Empêche les dépenses excessives ou insuffisantes grâce à des règles de pacing automatisées.

Leçon 1 • Personnalisation à grande échelle dans l'e-mail

Applique des blocs de contenu dynamique et des recommandations IA pour individualiser chaque e-mail. Étend les concepts de moteur de personnalisation du chapitre trois à l'e-mail.

Leçon 2 • Campagnes basées sur des déclencheurs comportementaux

Construit des séquences e-mail pilotées par des événements qui se déclenchent en fonction des actions en temps réel des clients. Augmente la pertinence en remplaçant les envois groupés par des messages déclenchés.

Leçon 3 • Optimisation de la performance de l'automatisation

Analyse les métriques du programme d'automatisation pour identifier les points de décrochage et les opportunités d'amélioration. Ferme la boucle d'optimisation pour la santé continue du programme.

Leçon 4 • Cartographie du parcours client avec l'IA

Utilise l'IA pour identifier les étapes du parcours et prédire les prochaines meilleures actions pour chaque contact. Aligne les flux d'automatisation sur les modèles de comportement réels des clients.

Leçon 1 • Planification de scénarios et analyse de simulation

Utilise les sorties du modèle pour simuler des scénarios de campagne avant le lancement. Réduit les erreurs coûteuses en stressant les hypothèses par rapport aux données historiques.

Leçon 2 • Prévision de la demande et des revenus

Applique les prévisions IA pour prédire les courbes de demande et les résultats de revenus par canal. Permet une planification budgétaire confiante et un reporting de niveau direction.

Leçon 3 • Modélisation prédictive pour les spécialistes du marketing

Présente les modèles de régression, de classification et de séries temporelles dans des contextes marketing. Développe la confiance dans l'interprétation des sorties du modèle sans nécessiter de compétences en codage.

Leçon 4 • Prédiction de la valeur vie client

Construit des modèles de CLV pour prioriser les clients à forte valeur dans le ciblage des campagnes. Relie les scores CLV à l'allocation budgétaire et aux limites de coût d'acquisition.

Leçon 1 • Tests d'incrémentalité

Conçoit des expériences contrôlées pour mesurer la lift incrémentale réelle des campagnes. Sépare les conversions organiques de celles générées par les médias.

Leçon 2 • Communication du ROI aux parties prenantes

Traduit les données d'attribution complexes en récits de ROI clairs pour des publics non techniques. Construit la confiance organisationnelle dans la mesure pilotée par l'IA.

Leçon 3 • Marketing mix modeling avec l'IA

Applique le marketing mix modeling enrichi par l'IA pour quantifier la contribution des canaux au niveau agrégé. Complète l'attribution digitale avec des insights hors ligne et du haut de l'entonnoir.

Leçon 4 • Notions fondamentales du modèle d'attribution

Compare les approches d'attribution simple touch, multi-touch et basée sur les données. Établit pourquoi le choix du modèle affecte directement les décisions budgétaires.

Leçon 1 • Passage à l'échelle organisationnelle des campagnes IA

Aborde les changements de personnes, de processus et de technologie nécessaires pour déployer l'IA marketing à l'échelle des équipes. Prépare les étudiants à diriger l'adoption de l'IA au-delà des campagnes individuelles.

Leçon 2 • Orchestration cross-canal

Coordonne le messaging et le calendrier sur les canaux payants, détenus et gagnés à l'aide de l'IA. Évite les conflits de messages et maximise l'impact cumulatif sur le client.

Leçon 3 • Cadres d'optimisation continue

Établit des cycles structurés de tests et d'apprentissage qui améliorent la performance des campagnes au fil du temps. Remplace les changements ponctuels par des protocoles d'optimisation systématiques.

Leçon 4 • Planification intégrée de campagnes IA

Combine les décisions d'audience, de contenu, de médias et de mesure en un brief de campagne unifié. Garantit que tous les composants de l'IA travaillent vers un seul objectif commercial.