Maîtriser la prédiction marketing grâce à l'analyse de données avec l'IA

1. Fondamentaux de la Data et de l’IA en Marketing 

Définir les concepts de Machine Learning et de Deep Learning appliqués au business

Distinguer l’analyse descriptive (passé) de l’analyse prédictive (futur)

Cartographier les sources de données (CRM, Web, Réseaux Sociaux)

Démonstration : Comprendre visuellement l’entraînement d’un algorithme avec Google Teachable Machine et avec Chagpt ADA

2. Préparation, nettoyage et structuration du Dataset

Collecter et structurer les données pour garantir leur exploitabilité

Traiter les anomalies, doublons et valeurs manquantes dans les bases clients

Sélectionner les variables influentes (variables explicatives) sur la variable cible (ex : achat oui/non)

Transformer une base marketing brute en dataset exploitable pour un cas d’usage de prédiction

Cas pratique : Préparer une base sous Excel/Google Sheets pour l’intégrer dans une solution d’IA

Livrable J1 : Dataset préparé, dictionnaire de données et définition précise de la problématique métier

3. Algorithmes de prédiction et Scoring

Différencier les principaux types de prédiction selon le besoin métier : probabilité d’achat, risque de churn, estimation de valeur ou de montant

Lire les principaux indicateurs de performance d’un modèle pour juger de sa pertinence métier (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)

Comprendre les limites : surapprentissage (overfitting) et risque de « data leakage »

Atelier No-Code : Utiliser l’outil Akkio (ou équivalent) pour prédire le score d’appétence d’un lead (Lead Scoring)

4. Segmentation avancée par le Clustering

Compléter la segmentation quantitative (RFM, clustering) par une lecture qualitative de la voix du client

Comprendre l’analyse automatisée d’avis et de sentiments

Travaux dirigés : Automatiser l’analyse de sentiments et la catégorisation d’avis clients avec MonkeyLearn

5. Datavisualisation et IA Générative

Construire des tableaux de bord interactifs et choisir les bons graphiques pour rendre l’IA lisible

Atelier IA générative : exploiter un assistant conversationnel doté de capacités d’analyse de données pour produire des recommandations marketing à partir d’un fichier

6. Éthique, RGPD et Conformité Opérationnelle

Appliquer la minimisation des données et les principes d’anonymisation dans un contexte CRM

Identifier les biais algorithmiques pour éviter les discriminations involontaires

Checklist de conformité : finalité, base légale, durée de conservation et traçabilité

Étude d’un mini-cas : une campagne prédictive basée sur des données CRM est-elle conforme au regard de sa finalité, des données collectées et du niveau de traçabilité ?

7. Projet fil rouge et Certification

Mise en œuvre : Concevoir un Dashboard prédictif complet sous Looker Studio (ou équivalent comme Power BI/Tableau) intégrant des prévisions de tendances

Livrables finaux : Modèle configuré avec indicateurs de performance, segments clients interprétés et Dashboard avec recommandations activables

Évaluation : Quiz de validation des acquis en fin de formation