Machine Learning pour le Marketing

L'apprenant sera capable de concevoir et mettre en œuvre des modèles de machine learning pour résoudre des problématiques marketing concrètes (segmentation clients, prédiction de churn, scoring de leads). Il saura sélectionner les algorithmes appropriés, préparer les données marketing et interpréter les résultats pour prendre des décisions commerciales autonomes.

Professionnels du marketing, chefs de produit, analystes commerciaux ou data analysts ayant 1-2 ans d'expérience qui souhaitent intégrer le machine learning dans leur stratégie marketing et devenir autonomes dans l'exploitation de données clients.

Connaissances de base en statistiques descriptives, maîtrise d'Excel ou d'un outil d'analyse de données, compréhension des fondamentaux du marketing digital, notions élémentaires de programmation Python (recommandé).

Maîtriser les algorithmes de machine learning avancés pour optimiser les stratégies marketing et la segmentation clientèle. Concevoir et déployer des modèles prédictifs sophistiqués pour l'attribution, la recommandation et l'optimisation du ROI marketing. Diriger des projets ML complexes en marketing en intégrant l'éthique des données et la gouvernance algorithmique.

Responsables marketing senior, data scientists confirmés, chefs de projet digital, directeurs marketing ayant une forte appétence technique et cherchant à piloter l'innovation ML dans leur stratégie commerciale. Professionnels en charge de la transformation digitale et de l'optimisation avancée des campagnes marketing.

Maîtrise confirmée du machine learning fondamental, expérience pratique avec Python/R et les frameworks ML (scikit-learn, TensorFlow), connaissance approfondie des statistiques et de l'analyse de données, expérience minimale de 3 ans en marketing digital ou data science, compréhension des enjeux commerciaux et stratégiques du marketing.