Intelligence artificielle -IA au service de votre strategie marketing et commerciale
Orsys
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
1224 €
Durée
Nous contacter
Localité
En présentiel
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Objectifs
Comprendre l'intérêt et les enjeux du recours à l'IA dans la stratégie marketing ou commerciale
Identifier les intérêts de l'utilisation de l'IA pour optimiser sa stratégie sur le marché
Accompagner la mise en oeuvre de solutions et d'outils basés sur l'IA pour sa stratégie marketing ou commerciale
Maîtriser l'impact de l'IA sur l'organisation des services marketing et commercial
Identifier les intérêts de l'utilisation de l'IA pour optimiser sa stratégie sur le marché
Accompagner la mise en oeuvre de solutions et d'outils basés sur l'IA pour sa stratégie marketing ou commerciale
Maîtriser l'impact de l'IA sur l'organisation des services marketing et commercial
Programme
Le fonctionnement global de l'IA et les données exploitables sur les clients et prospects
Comprendre le fonctionnement global de l'IA.
Cerner les impacts stratégiques et opérationnels de l'IA sur l'entreprise.
Identifier les spécificités et le fonctionnement d'un projet basé sur l'IA.
Démystifier les algorithmes de machine learning : algorithmes supervisés, non supervisés, réseaux de neurones.
Identifier les sources de données internes et externes exploitables par l'IA dans le domaine commercial ou marketing.
Maîtriser les risques liés à la gestion des données sur les clients ou prospects (RGPD, cybersécurité...)
Exploiter la data avec les outils de l'IA afin d'en extraire des informations utiles.
Utiliser l'IA pour l'analyse de données et la prise de décision
Analyser les tendances du marché avec l'IA pour optimiser son positionnement.
Enrichir son analyse concurrentielle grâce à l'IA.
Mieux comprendre le comportement des consommateurs et générer des leads grâce à l'IA.
Prédire plus précisément les besoins et les comportements des clients et prospects.
Optimiser ses campagnes publicitaires et affiner sa stratégie de contenu avec l'IA.
Amélioration de la qualité du service client
Analyser les données de satisfaction client.
Automatiser certaines tâches de service à la clientèle.
Personnaliser l'expérience client en s'appuyant sur l'IA.
Éthique et utilisation de l'IA dans le marketing et la vente
Prendre en compte les dimension éthique et "green IT" dans les projets IA.
Faire preuve de vigilance dans les données traitées par l'IA (données privées, confidentielles ou discriminantes...)
Miser sur la transparence et l'IA explicable (XAI) pour justifier ou expliquer les décisions prises.
Envisager l'IA comme un outil d'aide à l'évaluation et à la prise de décision sans déresponsabiliser les acteurs.
Comprendre le fonctionnement global de l'IA.
Cerner les impacts stratégiques et opérationnels de l'IA sur l'entreprise.
Identifier les spécificités et le fonctionnement d'un projet basé sur l'IA.
Démystifier les algorithmes de machine learning : algorithmes supervisés, non supervisés, réseaux de neurones.
Identifier les sources de données internes et externes exploitables par l'IA dans le domaine commercial ou marketing.
Maîtriser les risques liés à la gestion des données sur les clients ou prospects (RGPD, cybersécurité...)
Exploiter la data avec les outils de l'IA afin d'en extraire des informations utiles.
Utiliser l'IA pour l'analyse de données et la prise de décision
Analyser les tendances du marché avec l'IA pour optimiser son positionnement.
Enrichir son analyse concurrentielle grâce à l'IA.
Mieux comprendre le comportement des consommateurs et générer des leads grâce à l'IA.
Prédire plus précisément les besoins et les comportements des clients et prospects.
Optimiser ses campagnes publicitaires et affiner sa stratégie de contenu avec l'IA.
Amélioration de la qualité du service client
Analyser les données de satisfaction client.
Automatiser certaines tâches de service à la clientèle.
Personnaliser l'expérience client en s'appuyant sur l'IA.
Éthique et utilisation de l'IA dans le marketing et la vente
Prendre en compte les dimension éthique et "green IT" dans les projets IA.
Faire preuve de vigilance dans les données traitées par l'IA (données privées, confidentielles ou discriminantes...)
Miser sur la transparence et l'IA explicable (XAI) pour justifier ou expliquer les décisions prises.
Envisager l'IA comme un outil d'aide à l'évaluation et à la prise de décision sans déresponsabiliser les acteurs.
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