Durée: 6 mois
Nombre de leçons: 35
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
1. Introduction à l'Intelligence Artificielle et au Machine Learning
1.1. Définition de l'Intelligence Artificielle
1.2. Définition du Machine Learning
1.3. Historique et évolution
2. Applications de l'IA et du ML dans la vente
2.1. Automatisation des processus de vente
2.2. Analyse prédictive
2.3. Segmentation et ciblage des clients
2.4. Optimisation des prix
3. Algorithmes de Machine Learning couramment utilisés
3.1. Réseaux de neurones artificiels
3.2. Forêts aléatoires
3.3. Régression linéaire et logistique
3.4. Clustering et classification
4. Intégration de l'IA dans les outils de vente
4.1. CRM intelligents
4.2. Chatbots et assistants virtuels
4.3. Systèmes de recommandation
5. Analyse des données pour le Machine Learning
5.1. Collecte de données
5.2. Préparation et nettoyage des données
5.3. Visualisation des données
6. Études de cas et exemples pratiques
6.1. Exemples d'entreprises utilisant l'IA dans la vente
6.2. Résultats obtenus
7. Défis et considérations éthiques
7.1. Biais dans les algorithmes
7.2. Protection des données
7.3. Transparence et explicabilité
8. Perspectives futures de l'IA et du ML dans la vente
8.1. Tendances émergentes
8.2. Innovations à venir
9. Conclusion
9.1. Récapitulatif des concepts clés
9.2. Ressources pour aller plus loin