Diversification et réingénierie commerciale à l’aide de l’intelligence artificielle

1. Introduction à l’IA appliquée aux stratégies commerciales

1. Définition et concepts clés de l’IA
2. Évolution de l’IA dans le commerce et les services
3. Études de cas : entreprises ayant réussi leur transformation avec l’IA
4. Ateliers pratiques : analyse des besoins et opportunités d’IA dans son propre secteur

Objectifs :

• Comprendre les principes fondamentaux de l’IA et son impact sur le commerce.
• Identifier les opportunités qu’offre l’IA en matière de diversification et d’optimisation des ventes.

2. Analyse des marchés et segmentation client avec l’IA

1. Outils et techniques d’analyse de marché basés sur l’IA
2. Utilisation des algorithmes de d’apprentissage automatique pour identifier des segments de clientèle
3. Étude de cas : entreprises ayant optimisé leur offre grâce à la data et l’IA
4. Atelier pratique : exploitation d’un outil d’analyse de marché IA (exemples : Google Trends, ChatGPT, Power BI)

Objectifs :

• Comprendre comment l’IA analyse les marchés et anticipe les tendances.
• Apprendre à segmenter et cibler les clients plus efficacement.

3. Optimisation des ventes et stratégie de pricing avec l’IA

1. Tarification dynamique : comment l’IA ajuste les prix en temps réel
2. Prédiction des ventes et des comportements d’achat
3. Outils d’optimisation des ventes (exemples : CRM intelligents, recommandations IA)
4. Atelier : test d’un outil de pricing dynamique

Objectifs :

• Comprendre comment l’IA optimise les stratégies de vente et la tarification.
• Expérimenter des outils de prévision et d’automatisation des ventes.

4. Automatisation du marketing et personnalisation de l’offre avec l’IA

1. L’IA dans le marketing par courriel, la publicité et les recommandations de produits
2. Automatisation des interactions clients (chatbots, assistants virtuels)
3. Étude de cas : stratégies marketing basées sur l’IA (Netflix, Amazon, Etc.)
4. Atelier : création d’un chatbot ou d’un courriel automatisé personnalisé

Objectifs :

• Utiliser l’IA pour automatiser les campagnes marketing et améliorer l’expérience client.
• Explorer les outils de recommandation et de personnalisation.

5. Réingénierie des processus commerciaux et gestion des opérations avec l’IA

1. Automatisation des tâches administratives et gestion des leads
2. L’IA dans la gestion des stocks et la logistique
3. Étude de cas : transformation d’une chaîne d’approvisionnement avec l’IA
4. Atelier : identifier les processus internes pouvant être optimisés par l’IA

Objectifs :

• Automatiser et optimiser les flux de travail et la gestion commerciale.
• Améliorer la gestion des stocks, des commandes et de la logistique grâce à l’

6. Stratégie d’innovation et gestion du changement

1. Définition d’une stratégie de transformation numérique
2. Méthodes pour intégrer l’IA progressivement dans le processus
3. Pilotage du changement et accompagnement des équipes
4. Atelier final : élaboration d’un plan d’action personnalisé

Objectifs :

• Définir une stratégie d’intégration de l’IA en entreprise.
• Gérer la résistance au changement et accompagner la transformation