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Analyse de données marketing avec l’IA Pilotez vos actions avec ChatGPT, Excel et Power BI

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Comment mieux comprendre ses clients, anticiper leurs attentes, améliorer leur expérience et prendre de meilleures décisions marketing, sans être data scientist ? Ce support propose aux professionnels du marketing une approche accessible et pragmatique de l’intelligence artificielle, centrée sur l’usage d’outils simples comme Excel, Power BI et ChatGPT, sans recours au code ni aux langages complexes. Après une introduction aux enjeux de l’IA dans le marketing, à ses bénéfices, ses limites et son...
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  • Niveau Débutant à Initié
  • Nombre de pages 278 pages
  • Parution octobre 2025
  • Niveau Débutant à Initié
  • Parution octobre 2025

Comment mieux comprendre ses clients, anticiper leurs attentes, améliorer leur expérience et prendre de meilleures décisions marketing, sans être data scientist ? Ce support propose aux professionnels du marketing une approche accessible et pragmatique de l’intelligence artificielle, centrée sur l’usage d’outils simples comme Excel, Power BI et ChatGPT, sans recours au code ni aux langages complexes.

Après une introduction aux enjeux de l’IA dans le marketing, à ses bénéfices, ses limites et son intégration dans les outils du quotidien, le lecteur est guidé dans la collecte et le nettoyage des données marketing, en respectant les contraintes de qualité, de réglementation et d’exploitation opérationnelle. Il apprend ensuite à mesurer efficacement la performance des campagnes grâce aux indicateurs clés (KPI) et à construire des tableaux de bord automatisés avec l’aide de l’IA.

L’ouvrage explore ensuite comment segmenter finement sa clientèle et personnaliser ses campagnes en tirant profit des capacités de traitement et de génération de contenu offertes par les IA génératives. Il montre également comment prédire les comportements futurs, modéliser le churn ou optimiser ses décisions stratégiques avec l’analyse prédictive. La création de rapports à fort impact et la mise en récit des données est essentielle à la bonne communication avec les équipes et les directions : les étapes pour réussir ce travail sont donc également détaillées.

Enfin, un chapitre se penche sur l’amélioration continue de l’expérience client via l’analyse des feedbacks et des parcours, et un autre est consacré à l’automatisation de la veille concurrentielle et l’optimisation de l’allocation des ressources marketing à travers les canaux de distribution.

Chaque chapitre s’appuie sur des cas pratiques, des conseils concrets, des astuces et des tutoriels guidés.

Voici un guide essentiel pour les marketeurs souhaitant tirer parti de l’IA sans complexité, pour gagner en efficacité, en réactivité et en pertinence stratégique.

 

Caractéristiques

  • Reliure spirale - 17 x 21 cm (Médian)
  • ISBN : 978-2-409-05108-1
  • EAN : 9782409051081
  • Ref. ENI : MBMANAIA

Caractéristiques

  • HTML
  • ISBN : 978-2-409-05109-8
  • EAN : 9782409051098
  • Ref. ENI : LNMBMANAIA
Introduction
  1. Pourquoi l’IA est-elle essentielle pour le marketing aujourd’hui ?
    1. Évolution du marketing digital et rôlecroissant des données
    2. Avantages de l’IA pour les marketeurs :efficacité et personnalisation
      1. Une efficacité dans l’analyse etla prise de décision
      2. Une personnalisation poussée de l’expérienceclient
    3. Les inquiétudes liées aux IA dansle monde professionnel
      1. La question des biais et de l’opacité desalgorithmes
      2. L’impact sur l’emploi et l’évolutiondes compétences
      3. Les enjeux liés à la protectiondes données et à la réglementation
    4. Impact sur les métiers du marketing
  2. Présentation de l’IA comme outil d’assistance marketing
    1. Les outils d’IA génératives
      1. Définitions
      2. Fonctionnement
    2. Comment utiliser cet outil pour optimiser les processusd’analyse de données
      1. Les langages de programmation et les modèlesd’IA génératives
      2. Le fonctionnement avec API
      3. Les outils payants
      4. Les limites de l’IA dans l’analysedes données
      5. Le choix pour ce livre
    3. Exemples d’applications dans l’analysede données marketing
      1. Collecte et nettoyage des données marketing
      2. Analyse des performances des campagnes marketing
      3. Segmentation de la clientèle et personnalisationdes campagnes
      4. Analyse prédictive et optimisation des décisionsmarketing
      5. Création de rapports impactants et storytellingavec les données
      6. Amélioration de l’expérienceclient par l’analyse de données
      7. Veille concurrentielle et optimisation des canauxmarketing
  3. Quelques préalables à l’utilisation
    1. Personnaliser ChatGPT
    2. Les GPTs
      1. Exemples de GPTs disponibles et leurs applicationsen marketing
      2. Pourquoi utiliser ces GPTs en marketing ?
    3. Les projets
      1. Structurer ses projets dans ChatGPT
      2. Exemples d’organisation des projets
      3. Avantages d’une organisation en projets
      4. Bonnes pratiques pour maximiser l’efficacité desprojets ChatGPT
    4. Précautions et cadre éthique
Collecte et nettoyage des données marketing
  1. Collecte de données : sources et stratégies
    1. Définir les objectifs : quels typesde données sont nécessaires en fonction des besoinsmarketing ?
      1. Définir les objectifs marketing généraux
      2. Relier ces objectifs aux types de donnéesnécessaires (quantitatives, qualitatives, comportementales)
    2. Identifier et rassembler les données clé à partirdes différentes sources
      1. Identification des besoins spécifiques endonnées
      2. Cadre pour la collecte des données
      3. Respect de la confidentialité et de la réglementation
      4. Synthèse opérationnelle
    3. Utilisation de Google Analytics, CRM, réseauxsociaux, plateformes d’emailing
      1. Google Analytics
      2. CRM (Customer Relationship Management)
      3. Réseaux sociaux
      4. Plateformes d’emailing
    4. Cas pratique : rassembler des donnéesavec ChatGPT et les exploiter
      1. Étapes préalables du cas pratique :définir les besoins en données et présentation denotre exemple
      2. Étapes pour obtenir les fichiers de donnéesGoogle Analytics et CRM
      3. Intégration de la fonction "Projet"
  2. Nettoyage des données pour des analyses fiables
    1. Introduction : l’importance du nettoyagedes données
      1. Définition du nettoyage des données
      2. Pourquoi nettoyer les données est essentiel ?
      3. Le nettoyage dans le cycle d’analyse desdonnées
      4. Un défi commun à toutes les organisations
    2. Techniques de nettoyage des données
      1. Suppression des doublons
      2. Gestion des données manquantes
      3. Standardisation des formats
    3. Outils et automatisation avec l’IA pour unnettoyage plus rapide et précis
      1. Outils pour le nettoyage des données
      2. Automatisation avec l’intelligence artificielle
      3. Avantages de l’automatisation
      4. Limites et considérations
    4. Pas à pas : nettoyer des donnéesmarketing avec ChatGPT
      1. Étape 1 : identifier les anomalies
      2. Étape 2 : nettoyer les doublons
      3. Étape 3 : traiter les donnéesmanquantes
      4. Étape 4 : uniformiser les formats
      5. Étape 5 : valider les donnéesnettoyées
      6. Avantages de ChatGPT et Data Analyst dans le nettoyagedes données
Analyse des performances des campagnes marketing
  1. Analyse des indicateurs clé de performances (KPI)
    1. Comprendre les principaux KPI
      1. ROI (Return On Investment) : le retour surinvestissement
      2. CTR (Click-Through Rate)
      3. CPA (Coût par acquisition)
      4. Le taux de conversion
      5. CPC (Coût par clic)
      6. Taux d’engagement (Engagement Rate)
      7. CPL (Coût par lead)
      8. Taux de rebond (Bounce Rate)
      9. LTV (Lifetime Value)
      10. NPS (Net Promoter Score)
      11. Taux de croissance du trafic web
      12. Part de voix (Share of Voice, SOV)
    2. Utiliser l’IA pour calculer et suivre cesindicateurs
      1. L’IA facilite le traitement et l’analysedes données complexes en temps réel
      2. Des outils comme ChatGPT peuvent automatiser le calculdes KPI à partir de vos données brutes (CSV, rapports)
      3. Intégrations possibles avec des plateformescomme Google Analytics, Meta Ads Manager ou HubSpot
    3. Guide pratique : configurer un tableau debord de performance avec ChatGPT et Power BI
      1. Collecte des données : exporterles données des campagnes publicitaires
      2. Nettoyage et structuration : utiliser ChatGPTpour automatiser la mise en forme des données
      3. Connexion à Power BI : importerles fichiers et configurer les visualisations clés
      4. Données en temps réel grâceaux connecteurs API
      5. Personnalisation : configurer des alerteset des rapports automatiques pour le suivi
  2. Optimiser les campagnes avec des tests A/B et l'IA
    1. Introduction aux tests A/B et à leurimportance
    2. Créer les tests et interpréter lesrésultats avec ChatGPT
      1. Créer les variantes d’un test A/Bavec ChatGPT
      2. Configurer et exécuter le test
      3. Interpréter les résultats avec ChatGPT
      4. Automatiser l’analyse pour des tests complexes
    3. Étude de cas : optimisation d’unecampagne publicitaire sur Facebook Ads
      1. Étape 1 : configurer un test A/Bavec le bouton dédié
      2. Étape 2 : paramétrer letest A/B
      3. Étape 3 : Suivi des performances
      4. Étape 4 : Optimisation post-test
Segmentation de la clientèle et personnalisation des campagnes
  1. Segmentation des clients à l'aide de l'IA
    1. Critères de segmentation
    2. Outils d’IA pour une segmentation plus fineet plus efficace
      1. Comment cela fonctionne ?
      2. Technologies clés
      3. Avantages
      4. Inconvénients
      5. Outils en ligne disponibles
    3. Pas à pas : créer des segmentspersonnalisés avec ChatGPT
      1. Présentation de la base de données
      2. Présentation de la démarche
      3. Étape 1 : préparer lesdonnées
      4. Étape 2 : définir le bonnombre de segments (clusters)
      5. Étape 3 : segmentation du portefeuilleclients
      6. Préciser les caractéristiques desclusters
      7. Inclure les clusters dans la base de données
  2. Personnalisation des campagnes marketing
    1. Automatisation de la personnalisation avec ChatGPT
      1. Un levier stratégique pour engager les différentssegments
      2. Exemples simples de mise en œuvre
    2. Utiliser la segmentation pour personnaliser les messageset les offres
      1. Le ciblage : une étape stratégique
      2. Créer des personas pour mieux comprendreles segments
      3. Personnaliser les campagnes à travers lemarketing mix
    3. Exemples concrets dans des contextes variés
      1. Exemple 1 : produit
      2. Exemple 2 : prix
      3. Exemple 3 : place
      4. Exemple 4 : promotion
Analyse prédictive pour le marketing
  1. Prédire les comportements et tendances futures avec l'IA
    1. Introduction aux modèles statistiques etau machine learning pour les prévisions
      1. Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
      2. Les bases des modèles statistiques pour laprévision
      3. Qu’est-ce que le machine learning et comment çafonctionne ?
      4. Pourquoi utiliser ces modèles en marketing ?
      5. Conclusion
    2. Exemples : prédire le churn client,optimiser le pricing et améliorer l’efficacité descampagnes
      1. Le churn client
      2. Optimisation du pricing
      3. Prédire l’efficacité descampagnes marketing
    3. Pas à pas : construire un modèlede prédiction d’ouverture d’une campagnee-mail avec ChatGPT
      1. Présentation du cas
      2. Étape 1 : préparation desdonnées
      3. Étape 2 : exploration et nettoyagedes données
      4. Étape 3 : analyse et modélisationavec ChatGPT
      5. Prédiction et simulation d’une nouvellecampagne
  2. Optimisation des décisions stratégiques grâce à l'analyse prédictive
    1. Quand et comment utiliser les prévisionspour orienter les stratégies marketing
      1. Positionnement et différenciation
      2. Stratégie de croissance et expansion
      3. Allocation des ressources marketing
      4. Innovation et adoption des tendances
      5. Gestion du cycle de vie des produits
    2. Cas pratique : investir ou abandonner unproduit ?
      1. Les matrices BCG et MABA pour analyser son portefeuilleproduits
      2. Investir ou abandonner les glaces protéinées ?
Rapports et visualisation de données
  1. Créer des rapports impactant pour la direction et les équipes
    1. Utilisation d’outils de visualisation : Tableau,Power BI, Google Looker Studio
      1. Tableau
      2. Power BI
      3. Google Data Studio devenu Looker Studio
      4. Avantages et inconvénients de chaque outil
      5. Tarifs et modèles de licences
      6. Intégration de l’IA dans chaqueoutil
      7. Ressources disponibles pour se former
      8. Interactivité et collaboration en temps réel
      9. En synthèse
    2. Faciliter la création de rapports avec ChatGPTet Power BI
      1. Collecte des données avec Power BI
      2. Utilisation de ChatGPT pour faciliter la créationde résumés et de recommandations
      3. Simplification de l’identification des pointssaillants
      4. Gain de temps et qualité amélioréedes rapports
      5. Faciliter l’analyse des données en tempsréel
      6. Visualisation des tendances et des anomalies
      7. Adaptation des rapports pour différents publics
      8. Feedback automatisé pour améliorerles rapports
      9. Pour des infographies : Infographic Designerdans Power BI
    3. Exercice pratique : créer un rapport à partird’un tableau de bord interactif avec PowerBI
      1. Prompt
      2. Réponse de ChatGPT au format résumé etgraphiques interactifs (PowerPoint)
      3. Réponse de ChatGPT au format Word
      4. Finalisation du rapport
  2. Storytelling avec les données : rendre les analyses compréhensibles
    1. Techniques de storytelling pour valoriser les données
      1. Structurer le récit avec une introduction,un développement et une conclusion
      2. Humaniser les données avec des histoiresconcrètes
      3. Utiliser des analogies et des métaphores
      4. Utiliser des visualisations percutantes et interactives
      5. Rendre le message simple et clair
      6. Impliquer l’audience dans l’histoire
    2. Exemples d’application avec l’IA pour améliorerla communication
      1. Générer une histoire baséesur la performance d’une campagne
      2. Mettre en scène une analyse des tendancesmensuelles
      3. Analyser un écart de performance entre deuxrégions
      4. Raconter l’histoire de l’impact d’un changementdans la campagne
      5. Transformer une fluctuation de clics en une histoiredynamique
      6. Illustrer un échec de campagne et ses leçons
      7. Mettre en valeur une performance exceptionnelle avecun retour sur investissement élevé
      8. Prévoir l’impact des ajustements de stratégiepour l’avenir
  3. Conclusion
Amélioration de l'expérience client par l'analyse de données
  1. Analyser l'expérience client à travers les données
    1. Utiliser les feedbacks et les interactions pour améliorerles services et produits
      1. Le blueprint de services : cartographierle parcours client pour une analyse détaillée
      2. Le design thinking : une approche créativepour résoudre les problèmes
    2. Outils d’analyse de sentiment et text mining avecChatGPT
      1. Qu’est-ce que le text mining ?
      2. Histoire et évolution du text mining
      3. Les Transformers et l’avènement des IA génératives
      4. Les outils de text mining : ce qui existeet à quoi ils servent
    3. Tutoriel : analyser les avis clients avecChatGPT
      1. Préparer les avis clients à analyser
      2. Utiliser ChatGPT pour analyser les avis clients
      3. Conseils et bonnes pratiques
      4. Exemple
  2. Stratégies d'amélioration continue de l'expérience client
    1. Mettre en place un processus d’améliorationcontinue grâce aux données
      1. Collecte des données
      2. Analyse des données
      3. Identification des points d’amélioration
      4. Implémentation des solutions
      5. Suivi et ajustement
    2. Cas d’étude : analyse de l’expérienceclient d’une marque en ligne
      1. Étape 1 : collecte des données
      2. Étape 2 : analyse des données
      3. Étape 3 : identification des pointsd’amélioration
      4. Étape 4 : implémentationdes solutions
      5. Étape 5 : suivi et ajustement
Veille concurrentielle et optimisation des canaux
  1. Analyse et veille concurrentielle avec l’IA
    1. Les étapes d’une analyse concurrentielle
      1. Analyse sectorielle
      2. Identification des segments et des groupes stratégiques
      3. Identification des concurrents
      4. Collecte des données
      5. Analyse des performances et benchmarking
      6. Anticipation des stratégies concurrentielles
      7. Mise en place d’une veille continue
    2. Collecter des données en ligne avec l’IA :le deep search
      1. Le Deep Search : une nouvelle approche dela recherche d’information
      2. Les modèles d’IA générativeet leur rôle dans l’analyse concurrentielle
      3. Les API pour automatiser la veille
      4. Un choix de solutions accessibles pour les marketeurs
    3. Exercice pratique : réaliser uneanalyse concurrentielle avec Perplexity
      1. Analyse sectorielle générale
      2. Définition de notre segment de marché etidentification des concurrents principaux
      3. Réalisation d’une matrice de positionnementdes concurrents
      4. Requêtes détaillées complémentaires
  2. Optimisation des canaux de marketing
    1. Les stratégies de distribution
      1. La distribution intensive : maximiser ladisponibilité du produit
      2. La distribution sélective : un compromisentre couverture et exclusivité
      3. La distribution exclusive : un contrôletotal sur la marque
      4. Vers une approche multicanal et omnicanal
      5. Quelle stratégie choisir ?
    2. Analyser les performances des canaux et réallouerles budgets avec l’IA
      1. Les méthodes traditionnelles d’évaluationdes performances des canaux
      2. L’apport de l’IA dans l’optimisationdes performances marketing
      3. La réallocation budgétaire optimiséegrâce à l’IA
      4. Exemples d’application dans l’optimisationmulticanal
      5. Vers un marketing plus agile et intelligent
    3. Cas pratique : optimiser une stratégiemulticanal avec ChatGPT
      1. Analyser la performance actuelle des canaux avec ChatGPT
      2. Réallocation budgétaire et ajustementsen temps réel avec ChatGPT
      3. Ajustements continus et suivi de la performance
      4. ChatGPT, un assistant intéressant pour l’optimisationmulticanal

Magali TRELOHAN

Magali TRELOHAN est docteure en sciences de gestion (marketing) de l’Université de Bretagne Sud. Elle est enseignante-chercheure à l’EM Normandie, où elle enseigne le marketing et mène des recherches sur les stratégies de marque, les comportements de consommation, les enjeux environnementaux, les normes de genre dans la consommation et le tourisme et les effets de la nature sur la santé. Elle publie régulièrement dans des revues académiques, intervient dans des conférences internationales, et donne en France des conférences sur ses thématiques de recherche, l’intelligence artificielle et les enjeux de responsabilité sociétale. Elle développe également des agents et outils basés sur l’IA pour automatiser la veille scientifique et enrichir la recherche en marketing.

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