Le marketing avec l'IA pour les nuls

Aperçu

Based on the best-selling book, Marketing with AI for Dummies, by Shiv Singh. This course explores the transformative power of artificial intelligence in the marketing world.

You'll gain practical insights into AI-driven strategies that are reshaping customer personalization, content creation, and data analytics. The course covers essential AI tools marketers can leverage to enhance engagement and optimize campaigns, enabling them to stay competitive in today's fast-evolving digital landscape.

Learn how to implement AI technologies to personalize customer experiences, enhance content development, and improve campaign performance. You will explore real-world applications of AI, gaining valuable experience in using AI tools to drive marketing growth.

The course combines theoretical knowledge with practical techniques, making complex AI concepts accessible and easy to apply to marketing strategies. What sets this course apart is its focus on actionable insights and practical examples.

You’ll gain the tools necessary to implement AI solutions into your marketing efforts, improving efficiency and effectiveness. No technical AI background is required, just a passion for transforming marketing strategies.

Marketers, business owners, and marketing professionals will benefit from this course. A basic understanding of marketing concepts is helpful but not mandatory, as this course is designed to provide both theoretical and hands-on knowledge.

From Marketing with AI For Dummies Copyright © 2025 by John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved, including rights for text and data mining and training of artificial technologies or similar technologies Used by arrangement with John Wiley & Sons, Inc.

Programme

• Une brève histoire de l'IA
Dans cette section, nous retraçons l'évolution de l'IA, des automates mythiques aux modèles génératifs, examinons le test de Turing et différencions l'apprentissage automatique, les systèmes experts et l'IA générative pour une utilisation commerciale.
• Exploration des cas d'utilisation commerciale de l'IA
Dans cette section, nous découvrons des opportunités d'IA générative à fort impact dans les opérations client, la recherche et le développement, le marketing et les fonctions juridiques, en transformant les estimations de McKinsey en chiffres de retour sur investissement spécifiques à l'organisation.
• Lancement dans l'ère du marketing de l'IA
Dans cette section, nous positionnons l'IA comme un copilote marketing vital, esquissons des étapes d'adoption fondamentales, présentons des cadres stratégiques et utilisons une liste de vérification de préparation à l'IA pour guider l'intégration et mesurer les progrès.
• Collecter, organiser et transformer les données
Dans cette section, nous apprenons à évaluer la qualité des données, à sourcer des informations marketing de manière éthique, à appliquer la gouvernance des métadonnées et à construire des pipelines d'extraction, de transformation et de chargement pour une préparation fiable à l'apprentissage automatique.
• Faire des connexions entre l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux
Dans cette section, nous apprenons à associer les tâches marketing à l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, à concevoir des réseaux neuronaux profonds et à examiner les modèles fondés sur l'image, la séquence et la rétribution pour la prédiction.
• Ajouter le traitement du langage naturel et l'analyse des sentiments
Dans cette section, nous mettons en œuvre des pipelines de traitement du langage naturel (NLP), exploitons les transformateurs pour l'analyse des sentiments, reconnaissons les limites de détection des émotions et traduisons les tendances dérivées des textes en stratégies marketing centrées sur le client et basées sur les données, en suivant les meilleures pratiques recommandées.
• Collaborer via des prédictions, des procédures, des systèmes et des filtrages
Dans cette section, nous exploitons les analyses prédictives par apprentissage automatique, concevons des procédures et des flux de travail de cycle de vie robustes pour l'IA et disséquons le filtrage collaboratif, basé sur le contenu et hybride pour proposer des décisions personnalisées fondées sur les données.
• Se familiariser avec l'IA générative
Dans cette section, nous explorons les modèles et applications d'IA générative, démystifions l'architecture et le processus de formation de l'apprentissage profond de GPT et évaluons les limitations techniques ainsi que les considérations éthiques, sociétales et commerciales.
• Segmentation et développement de personas
Dans cette section, nous appliquons l'IA/l'AM à la segmentation comportementale, construisons des pipelines de données pour des clusters dynamiques, créons et validons des personas éthiques et explorons des panels synthétiques pour éclairer les décisions de marketing ciblées.
• Évaluation de piste, LTV et tarification dynamique : Aperçu
Dans cette section, nous appliquons l'IA pour classer les pistes, prévoir la valeur à vie du client avec des analyses prédictives et convertir ces informations en tarification dynamique en temps réel pour optimiser les dépenses d'acquisition et les revenus.
• Modélisation et mesure du churn avec l'IA
Dans cette section, nous appliquons des modèles de churn par apprentissage automatique, validons et calibrons les métriques de performance et traduisons les insights générés par l'IA en tactiques de fidélisation personnalisées qui réduisent l'attrition et maximisent la valeur à vie du client.
• Utiliser l'IA pour l'idéation et la planification
Dans cette section, nous simplifions l'idéation marketing avec l'IA générative, concevons des prompts précis, traitons les hallucinations comme des étincelles créatives, évaluons les options d'outils et traduisons la génération rapide de concepts en plans actionnables et fondés sur des preuves.
• Parfaire les invites pour les interfaces conversationnelles
Dans cette section, nous explorons des cas d'utilisation marketing pour les interfaces conversationnelles, construisons des formats de prompts adaptés aux tâches pour les chatbots avec des modèles de langage de grande taille et appliquons des techniques de mitigation des biais pour fournir des sorties de traitement du langage naturel dignes de confiance.
• Développer des ressources créatives
Dans cette section, nous observons Midjourney, Adobe Firefly, et des modèles similaires transformer du texte en images, affiner du contenu multimédia et illustrer les points de contrôle de marque, juridiques et éthiques pour la création assistée par l'intelligence artificielle.
• Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) à l'ère de l'IA
Dans cette section, nous analysons les changements de recherche pilotés par l'IA comme les SGE, mettons en œuvre des techniques pour améliorer les classements personnalisés et évaluons des outils d'automatisation qui simplifient l'optimisation et la création de liens pour maintenir le trafic organique.
• Réaliser des tests A/B avec l'IA
Dans cette section, nous découvrons comment l'intelligence artificielle améliore les tests A contre B, multivariés et multi-pages, de la conception des expériences à l'interprétation des données, en produisant des améliorations continues de l'expérience utilisateur et des conversions.
• Affiner le contenu avec localisation et traduction
Dans cette section, nous mettons en œuvre des flux de travail de localisation pilotés par l'IA, exploitons des LLM multilingues pour capturer le contexte culturel et évaluons des solutions de traduction en temps réel qui améliorent la pertinence, l'efficacité et la confiance du marketing mondial.
• Appliquer l'IA au marketing de performance
Dans cette section, nous appliquons l'IA au marketing de performance, lançons des campagnes Google Performance Max, Meta Advantage+, Amazon, et TikTok tout en automatisant le ciblage, les enchères intelligentes, la génération créative et le suivi ROAS.
• Marketing par courriel et SMS avec l'IA
Dans cette section, nous découvrons comment l'intelligence artificielle personnalise le marketing par courriel et service de messages courts (SMS), prédit le comportement des clients et transforme les données de performance en insights pour un engagement accru.
• Plonger dans le marketing personnalisé
Dans cette section, nous transformons les données clients en segments exploitables, appliquons des analyses prédictives pour des communications individualisées et évaluons des outils d'IA qui automatisent le contenu personnalisé en temps réel, améliorant la fidélité et le retour sur investissement.
• Diriger votre entreprise à l'ère de l'IA
Dans cette section, nous identifions les opportunités de haute valeur de l'intelligence artificielle, intégrons des insights d'apprentissage automatique dans les flux de travail marketing et alignons la direction, la culture et les indicateurs de performance clés pour une transformation fondée sur les données.
• Traiter les préoccupations éthiques, légales et de confidentialité avec l'IA
Dans cette section, nous établissons des cadres éthiques pour l'IA dans les opérations marketing, mettons en œuvre des garde-fous pour la confidentialité des données propriétaires et client, et effectuons des audits systématiques des biais, garantissant un déploiement d'algorithmes transparent, conforme et centré sur l'humain.
• Dix écueils à éviter lors du marketing avec l'IA
Dans cette section, nous identifions les écueils critiques du marketing piloté par l'IA et démontrons des garde-fous, préservant la créativité humaine, la cohérence de la marque, l'insight qualitatif et l'alignement stratégique à long terme pour des performances de campagne fiables et durables.
• Dix développements futurs de l'IA à surveiller
Dans cette section, nous étudions dix tendances émergentes de l'IA en marketing, en expliquant comment l'informatique quantique, la modélisation prédictive, la VR et les médias synthétiques personnalisent le contenu, anticipent la demande et créent des expériences clients immersives.

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Enseigné par

Wiley-Expert Edge Course Instructors

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Matières

Business