Formation Piloter ses performances marketing grâce à l'Intelligence artificielle

Tableaux de bord et reporting décisionnel IA

• Appréhender les dashboards IA-driven (Google Looker Studio, Tableau, Power BI) : lecture et interprétation pour un profil marketing.

• Automatiser le reporting et la génération d'insights à l'échelle de plusieurs campagnes / canaux.

• Construire une vue de pilotage consolidée orientée décision.

• Identifier les indicateurs utiles à la décision.

• Identifier et exploiter les signaux faibles pour anticiper les tendances du marché.

• Atelier pratique : Lire, interpréter et challenger un tableau de bord IA pour formuler des recommandations concrètes.

Optimisation et prise de décision IA en marketing

• Interpréter les recommandations IA et ajuster les stratégies marketing en conséquence.

• Transformer les résultats d'analyse en arbitrages marketing priorisés.

• Garder un esprit critique face aux recommandations générées : comprendre les biais, valider avant d'agir.

Modèles d’attribution et analyse prédictive

• Comparer les modèles d’attribution IA (last-click, multi-touch, data-driven).

• Utiliser l’IA pour détecter les tendances et adapter les actions marketing.

• Analyser des données stratégiques avec l’IA pour identifier des opportunités de marché.

• Données first-party et stratégie post-cookies : exploiter ses propres données dans un contexte RGPD renforcé.

• Cas pratique : Analyser un jeu de données marketing avec l'IA et formuler des recommandations d'optimisation.

Utiliser l'IA marketing de façon responsable : biais, conformité et agents IA

• Identifier les biais des modèles IA et leur impact sur les décisions marketing.

• Respect de la vie privée et conformité RGPD dans l'exploitation des données IA.

• Distinguer les niveaux d'usage entre assistance (copilote), automatisation (workflow), agent IA (autonomie partielle) et déterminer ce qui reste sous contrôle humain.

• Les agents IA en marketing (veille, reporting, qualification de leads, recommandation, optimisation de campagne) cas concrets et principaux outils du marché (Make, n8n, Zapier).

• Poser les garde-fous : données sensibles, confidentialité, cohérence de marque, traçabilité, validation humaine.

• Cas pratique final : Cartographier ses usages IA marketing actuels et identifier une opportunité d'automatisation ou d'agent IA à cadrer.