Comment mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans le marketing [2025]

Je suis spécialiste du marketing et j'utilise l'apprentissage automatique tous les jours. 

Et honnêtement, si vous voulez être le meilleur dans votre travail, vous devez être au courant de la manière dont l'IA peut être appliquée à votre travail.

(Et je jure que je ne dis pas cela uniquement parce que je travaille pour une société d'agents d'intelligence artificielle).

À mon humble avis, le marketing est l'un des domaines les plus fructueux pour l'application de l'IA. Il regorge de données, d'analyses, de prédictions délicates, de comportements humains déroutants - il est parfait pour introduire un second type d'intelligence.

L'ajout de l'apprentissage automatique dans les tâches de marketing peut prendre la forme de compléments de plateforme, de chatbots d'entreprise ou même d'agentsLLM plus complexes. 

Laissez-moi vous expliquer comment ajouter l'apprentissage automatique à vos tâches marketing quotidiennes - et, je l'espère, décupler vos résultats - en vous présentant les outils qui vous permettront d'y parvenir.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique dans le domaine du marketing ?

L'apprentissage automatique en marketing fait référence à l'utilisation d'algorithmes qui apprennent à partir des données pour automatiser, optimiser et personnaliser les efforts de marketing. 

Au lieu de s'appuyer uniquement sur l'intuition humaine ou la logique basée sur des règles, les modèles d'apprentissage automatique analysent de grands ensembles de données pour découvrir des modèles, prédire des résultats et prendre des décisions basées sur des données à grande échelle.

Pourquoi utiliser l'apprentissage automatique dans le domaine du marketing ?

L'apprentissage automatique permet d'éviter les conjectures en matière de marketing en vous montrant ce qui fonctionne réellement, sur la base de données réelles. 

Soutenues par l'IA, les équipes marketing peuvent analyser davantage de données, expérimenter de manière plus granulaire et accélérer les flux de travail quotidiens.

Appliquée intentionnellement, l'IA peut permettre à une équipe de deux personnes de faire le travail de dix personnes.

9 exemples d'utilisation de l'apprentissage automatique en marketing

1. Chatbots et IA conversationnelle

À bien y réfléchir, la plupart des chatbots relèvent de la catégorie générale du "marketing".

Nous avons déployé des centaines de milliers de chatbots - et la plupart d'entre eux sont destinés à la génération de leads par l'IA ou à l'assistance à la clientèle.

Mais l'IA conversationnelle peut gérer presque tout, aussi bien en interne qu'en externe. Notre équipe marketing utilise des bots et des agents d'IA pour :

• Analyser les sites web des concurrents et fournir des informations sur la concurrence
• Envoyer des courriels de suivi personnalisés
• Analyser les signaux des produits pour déterminer qui est le mieux placé pour une mise à niveau

2. Analyse prédictive

L'apprentissage automatique est le moteur de l'analyse prédictive en coulisses. Il prend des données historiques étiquetées - comme les prospects qui ont fini par se convertir ou les campagnes qui ont généré du chiffre d'affaires - et forme un modèle pour reconnaître les schémas qui ont conduit à ces résultats. 

Si vous suivez déjà les conversions, l'engagement ou les étapes du pipeline, vous pouvez introduire ces données dans un modèle d'apprentissage supervisé pour commencer à générer des prédictions. 

Une fois formé, ce modèle peut évaluer en temps réel les nouveaux prospects, les campagnes ou les clients en fonction de leur correspondance avec les signaux de réussite antérieurs.

Les résultats - comme la probabilité de conversion ou le revenu attendu - peuvent ensuite être intégrés dans vos tableaux de bord, votre logique de campagne ou vos agents d'intelligence artificielle afin de rendre vos décisions quotidiennes plus intelligentes et plus rapides.

3. Marketing par courrier électronique

L'apprentissage automatique peut faire passer l'e-mail du stade de la "pulvérisation et de la prière" à celui de "l'envoi du message parfait au moment parfait". 

Il peut prédire les taux d'ouverture, personnaliser le contenu en fonction du comportement ou même recommander le produit qui doit apparaître dans un bloc dynamique pour chaque personne.

Comme je l'ai dit plus haut, nos propres robots de marketing s'en chargent en partie, par exemple en extrayant des données sur l'engagement des produits pour suggérer qui devrait recevoir un e-mail de mise à jour. 

Mais même sans une configuration complète d'agent d'IA, vous pouvez utiliser la ML pour optimiser les heures d'envoi, les lignes d'objet et les variations de contenu. Tout ce qu'il faut, ce sont des données historiques sur les performances des e-mails - ouvertures, clics, conversions - associées à un modèle qui apprend quels sont les modèles qui conduisent à un meilleur engagement.

4. Segmentation de la clientèle

L'apprentissage automatique permet une segmentation qui va bien au-delà des données démographiques. 

Il regroupe vos clients en fonction de leur comportement réel ( habitudes de navigation, fréquence d'achat et signaux d'engagement ), ce qui vous permet d'adapter votre marketing à la façon dont les gens agissent, plutôt qu'à leur fonction ou à leur lieu de résidence.

Pour ce faire, exportez des données comportementales telles que la fréquence d'achat, la récurrence ou l'engagement dans une feuille de calcul ou un outil d'analyse, puis utilisez un algorithme de regroupement (comme les k-moyennes) pour regrouper les clients similaires sur la base de ces caractéristiques. 

Ou laissez un agentLLM faire le gros du travail à votre place. Tirez le meilleur parti de l'intelligence artificielle.

Même une configuration de base peut révéler des schémas cachés - comme un groupe qui n'achète que pendant les soldes - que vous pouvez cibler différemment.

5. Prévision de désabonnement

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les clients susceptibles de disparaître en s'appuyant sur les comportements passés, tels que les baisses d'utilisation, les renouvellements non effectués ou les temps de réponse lents avant qu'un client ne quitte l'entreprise. 

Un modèle d'IA doit être formé sur la base de données historiques - étiquetées avec les personnes qui se sont désabonnées et celles qui ne l'ont pas fait - afin de pouvoir identifier les signes avant-coureurs.

Un modèle de classification de base (comme la régression logistique ou les arbres de décision) peut alors être formé pour prédire le risque de désabonnement. 

Si vous ne pouvez pas le coder vous-même, recherchez des plateformes ou des outils qui vous permettent d'entrer des données étiquetées - sans vouloir vous vanter, notre plateforme le fait - et de générer automatiquement des scores de risque de désabonnement.

6. Recommandations personnalisées

C'est ce que vous recevez en permanence. Les recommandations basées sur l'apprentissage automatique peuvent prendre différentes formes : 

• Suggérer des produits sur une page d'accueil
• Choisir le contenu de l'e-mail que l'utilisateur voit
• Remplissage automatique d'un panier avec des compléments probables
• Réorganiser le contenu en fonction du comportement antérieur d'une personne

En coulisses, ces systèmes utilisent des algorithmes qui tirent des enseignements du comportement des utilisateurs - ce qu'ils cliquent, regardent, achètent ou ignorent - et les comparent à d'autres qui agissent de la même manière. 

Pour commencer, vous aurez besoin de données d'interaction avec les utilisateurs (comme les vues, les clics et les achats) et d'un modèle formé pour repérer des modèles parmi les utilisateurs, comme le filtrage collaboratif ou un moteur de recommandation de base. 

Vous pouvez construire cela avec les ressources en science des données de votre équipe ou utiliser des outils qui vous permettent d'introduire des données d'interaction et de générer dynamiquement des résultats personnalisés sur votre site, vos courriels ou votre application.

7. Tarification dynamique

La tarification dynamique utilise l'apprentissage automatique pour ajuster les prix en fonction de facteurs tels que la demande, les niveaux de stock, le comportement des utilisateurs ou même l'heure de la journée.

Pour les clients, cela peut se traduire par des prix différents aux heures de pointe, des remises personnalisées ou des ajustements de promotions en temps réel pendant les soldes.

Pour ce faire, vous devez avoir accès à l'historique des prix, aux données relatives aux ventes et aux signaux contextuels (tels que le volume de trafic ou les niveaux de stock), puis utiliser un modèle de régression pour prédire le prix optimal dans une situation donnée. 

À partir de là, vous pouvez définir des règles pour déterminer quand et comment appliquer les changements de prix - soit par le biais d'un moteur de tarification connecté, soit en introduisant les résultats du modèle dans votre système de commerce électronique pour mettre à jour les prix de manière dynamique.

8. Ciblage et optimisation des annonces

Personne ne veut gaspiller son budget en montrant la mauvaise publicité à la mauvaise personne. L'apprentissage automatique nous aide à éviter cela. 

Il observe les performances de vos campagnes en temps réel, identifie ce qui fonctionne (et ce qui ne fonctionne pas) et oriente automatiquement vos dépenses vers les meilleures combinaisons de création, d'audience et de placement.

Pour commencer, il faut disposer de données fiables sur les performances de la campagne : clics, conversions, détails de l'audience, types d'appareils, etc. 

À partir de là, vous ou un membre de votre équipe pouvez former un modèle pour prédire quelles configurations donnent les meilleurs résultats, ou introduire vos données dans un système qui fait le gros du travail à votre place.

9. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments utilise l'apprentissage automatique pour comprendre le ton et l'intention derrière ce que les gens disent - excitation, frustration, confusion, changements subtils d'humeur, etc. 

Il peut traiter d'énormes volumes de commentaires en texte libre provenant d'endroits tels que les évaluations, les chats d'assistance ou les médias sociaux, et les étiqueter avec des catégories émotionnelles nuancées ou basées sur l'intention.

Avant l'IA et le traitement du langage naturel, ce type d'analyse à grande échelle n'était tout simplement pas réaliste - il aurait fallu qu'une équipe lise chaque message manuellement. 

Désormais, grâce à des modèles pré-entraînés et à des pipelines de texte, vous pouvez automatiquement analyser, étiqueter et suivre les tendances du sentiment au fil du temps, ce qui vous permet de savoir clairement comment votre public réagit, sans le goulot d'étranglement d'une révision manuelle.

Comment mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans le marketing

Notre équipe Customer Success a passé les 7 dernières années à aider les clients à déployer l'IA au travail.

Ils savent ce qui permet un déploiement réussi (et ce qui entraîne une perte de temps et d'argent). Nous avons d'ailleurs collaboré à la rédaction d'un guide approfondi sur la manière de mettre en œuvre correctement l'IA.

1. Définir le cas d'utilisation et les objectifs

Un grand nombre d'entreprises ajoutent de l'IA pour le plaisir. C'est l'une des erreurs de déploiement de l'IA les plus courantes que nous voyons les entreprises commettre. 

Si votre patron vous demande d'intégrer l'IA, c'est très bien, mais c'est à vous de définir les cas d'utilisation initiaux.

Vous souhaitez peut-être réduire le taux de désabonnement, augmenter les conversions ou améliorer le ciblage. 

Vous pouvez (et devez) élargir votre utilisation de l'IA par la suite. Mais commencez par un objectif clair que vous pourrez utiliser comme projet pilote.

2. Identifier les données dont vous aurez besoin

L'apprentissage automatique ne peut pas faire grand-chose sans les bonnes données d'entrée. Une fois que vous avez choisi un cas d'utilisation, l'étape suivante consiste à déterminer les données à partir desquelles votre modèle devra apprendre. 

Il s'agit généralement d'exemples historiques du résultat que vous essayez de prédire, ainsi que des comportements ou des signaux qui l'ont précédé.

Prenez votre objectif, puis déterminez les données qui le soutiennent :

• Prédire qui est susceptible de se convertir : Les résultats de la conversion, ainsi que les activités préalables à la conversion telles que les clics sur les publicités, les visites de pages et l'engagement dans les courriels.
• Personnalisation du contenu ou des offres : Historique des achats, comportement de navigation, utilisation des produits, mesures d'engagement, etc.
• Améliorer le ciblage des publicités : Données sur les performances des campagnes, données démographiques ou segments d'audience, types d'appareils et tendances en matière de délai de conversion.

3. Choisissez comment vous allez appliquer l'apprentissage automatique

Il existe trois façons principales d'intégrer l'apprentissage automatique dans votre flux de travail marketing, en fonction du degré de personnalisation et d'implication technique que vous souhaitez.

Fonctionnalités ML préconstruites

Certains outils intègrent déjà des fonctions d'apprentissage automatique, comme l'optimisation des délais d'envoi, l'évaluation des prospects ou les recommandations intelligentes. 

Ils nécessitent un minimum d'effort : une fois que vos données sont en circulation, le modèle fait son travail en coulisses.

Applications ML personnalisables

Ce niveau vous permet d'intervenir davantage. Vous ne construisez pas le modèle, mais vous pouvez contrôler les données qu'il utilise, fixer des seuils ou définir ce qui se passe avec les résultats, comme le déclenchement d'une campagne ou l'identification d'un client potentiel.

Modèles ML entièrement personnalisés

Si vous avez besoin de plus de flexibilité ou si votre cas d'utilisation ne correspond pas aux solutions standard, vous pouvez travailler avec une équipe chargée des données pour former un modèle à l'aide de vos propres données historiques. 

Cette méthode vous permet de contrôler totalement la manière dont le modèle fonctionne et ce qu'il apprend, mais c'est aussi celle qui demande le plus de temps et de compétences techniques.

4. Former ou activer votre solution

Ensuite, vous devrez donner au système des exemples de ce qu'est le "succès", afin qu'il puisse commencer à le reconnaître de lui-même.

La façon dont vous commencez dépend du niveau de ML que vous utilisez :

• Fonctionnalités prédéfinies: Connectez vos données, activez la fonctionnalité et définissez comment le résultat sera utilisé (comme le déclenchement d'une campagne ou la mise à jour d'un score de prospects).
  
  
• Applications personnalisables: Cartographiez vos entrées, définissez des seuils ou une logique, et configurez la manière dont les prédictions déclenchent des actions.
  
  
• Modèles personnalisés: Entraînez votre modèle à l'aide de données historiques étiquetées - ce qui s'est passé, ce qui a fonctionné - et laissez-le apprendre à prédire des résultats similaires à l'avenir.

5. Tester et affiner les résultats

Commencez petit. Exécutez le modèle sur un segment ou une campagne limités et comparez ses prédictions aux résultats réels. 

Si vous avez l'impression que quelque chose ne va pas - mauvaises pistes classées par ordre de priorité, recommandations bizarres - il peut s'agir d'un problème de qualité des données ou d'un signe que le modèle a besoin d'être ajusté. 

(Le perfectionnement n'est pas un échec, il fait partie du processus).

6. Déployer la solution

Une fois que les résultats semblent solides, reliez-les à vos flux de travail réels. 

Il peut s'agir de synchroniser les prédictions avec votre CRM, de déclencher des automatismes ou de laisser un agent d'intelligence artificielle passer à l'étape suivante. 

Veillez à ce que les informations ne restent pas confinées dans un tableau de bord. C'est le moyen le plus facile de gaspiller l'argent investi dans l'IA.

Les meilleurs outils pour le marketing avec l'apprentissage automatique

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Il existe quelques distinctions importantes entre les types d'outils que vous pouvez utiliser. 

Le plus courant est l'ajout d'IA aux produits existants. Honnêtement, utilisez-les s'ils sont à votre disposition, mais attention, la plupart ne sont pas encore très performants.

Il y a ensuite les produits à usage unique. Si vous souhaitez ajouter de l'IA d'une manière spécifique, vous achèterez l'un de ces produits.

Pensez-y : générer des textes publicitaires, évaluer les clients potentiels en fonction de leur comportement ou recommander des produits à des utilisateurs individuels. 

Enfin, nous avons les outils horizontaux personnalisés. 

Comme le déploiement d'un agent d'IA qui analyse les données de votre CRM, de votre plateforme d'analyse et de votre outil de messagerie pour vous donner des aperçus et des recommandations hebdomadaires.

1. Botpress

Botpress est un créateuragents d'intelligence artificielle tout-en-un. C'est un outil totalement flexible, qui vous permet de personnaliser les agents d'intelligence artificielle pour presque toutes les tâches. 

Vous pouvez concevoir des robots simples qui personnalisent et envoient des courriels, ou qui analysent vos données et fournissent des recommandations. Comme il s'agit d'une plateforme flexible, les possibilités sont infinies. 

Mais si vous souhaitez créer des agents d'intelligence artificielle complexes, vous aurez besoin de compétences de développeur (ou vous pouvez trouver un travailleur indépendant ou un partenaire d'intelligence artificielle). 

Mais pour les projets plus simples, Botpress est également livré avec une vaste bibliothèque d'intégrations pré-construites à des plateformes telles que HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - presque tout ce qui fait partie de votre stack technologie marketing.

Nous utilisons les agents Botpress pour tout ce qui concerne l'envoi d'e-mails personnalisés, la veille concurrentielle et le suivi de l'utilisation de nos produits. 

Il peut vraiment tout faire. Et vous pouvez créer un agent d'intelligence artificielle gratuitement.

2. HubSpot

Si vous travaillez dans le marketing, vous avez probablement utilisé HubSpot à un moment ou à un autre. S'il fait déjà partie de votre stack technologique et que vous faites un petit pas vers les workflows d'IA, il s'agit d'un ajout facile.

Vous pouvez utiliser l'IA pour l'évaluation des prospects - elle analyse les interactions pour classer vos prospects par ordre de priorité. Vous pouvez également utiliser leur assistant de contenu IA pour générer des idées d'articles de blog ou de posts sur les médias sociaux.

Ce sont d'excellentes options si vous utilisez HubSpot et que vous souhaitez améliorer vos flux de travail grâce à l'IA. Les inconvénients ? Elles ne vont pas au-delà de leurs cas d'utilisation étroits. Si vous souhaitez bénéficier de toute la puissance de l'apprentissage automatique dans vos résultats, vous devrez peut-être passer à la vitesse supérieure. 

Mais si vous utilisez déjà HubSpot, pourquoi ne pas essayer ses fonctions d'intelligence artificielle ?

3. Jacquard

Jacquard est plus qu'un générateur de textes. Mais oui, son but est d'améliorer tous les mots que vous envoyez aux prospects et aux utilisateurs. 

Il s'agit d'un outil de genAI formé à partir d'un vaste ensemble de données sur le langage marketing. Au lieu de lancer des combinaisons aléatoires, il peut prédire ce qui aura le plus de succès auprès de votre public. Il apprend de chaque campagne qu'il exécute.

La plateforme propose des tests en temps réel et des fonctions de prédiction des performances, afin que les utilisateurs aient une idée précise des performances de leurs courriels, blogs et autres contenus.

Jacquard est idéal pour les équipes qui ont des besoins énormes en termes de contenu, comme les entreprises de commerce électronique ou les créateurs de contenu. Ou pour toute personne dont la vie se résume à des tests a/b sur les emails. 

4. PaveAI

Si vous cherchez un analyste de données junior, PaveAI pourrait vous convenir. Il prend des données brutes provenant de plateformes telles que Google Analytics, Facebooks Ads et Twitter Ads, et les traduit en informations exploitables. 

Au lieu de passer au crible des rapports interminables, les utilisateurs peuvent simplement recevoir des résumés concis de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. 

Vous pouvez également personnaliser les rapports en fonction des objectifs spécifiques de votre équipe. Il analyse des millions d'informations pour identifier les plus pertinentes pour votre équipe marketing. 

Si vous vous intéressez de près à la prise de décision fondée sur les données et aux différents canaux de marketing, cela vaut probablement la peine de jeter un coup d'œil.

5. Pathematics

Pathmatics est une plateforme d'intelligence marketing qui suit la façon dont les marques diffusent des publicités numériques sur des plateformes telles que Facebook, Instagram, YouTube, TikTok et les services OTT. 

Il recueille des données sur les dépenses publicitaires, les impressions, les créations et les modes de diffusion, ce qui permet aux équipes marketing de savoir exactement où et comment les concurrents investissent.

Le plus grand atout de la plateforme est la quantité de détails concurrentiels qu'elle révèle, en particulier pour les marques qui gèrent des campagnes multicanal. Si vous n'avez pas l'habitude de travailler avec des données médiatiques, il peut être difficile de s'y retrouver, mais une fois que vous vous y êtes habitué, cela devient un véritable avantage.

Pathmatics est idéal pour les agences, les équipes médias internes et les spécialistes du marketing qui souhaitent une meilleure visibilité concurrentielle.

6. Mailchimp

Si vous avez un peu d'expérience, vous connaissez probablement Mailchimp. Il s'agit d'une plateforme de marketing général qui, tout comme HubSpot, est désormais dotée de fonctions d'IA. 

Ces modules complémentaires d'IA couvrent le contenu personnalisé, l'optimisation des délais d'envoi et d'autres aspects. Par exemple, l'Email Content Generator utilise la technologie GPT pour créer des campagnes d'emailing personnalisées basées sur l'industrie et la voix de la marque.

Mailchimp est particulièrement avantageux pour les petites et moyennes entreprises qui cherchent à tirer parti de l'IA sans disposer d'une expertise technique approfondie.

7. Mutinerie

Mutiny est une plateforme d'IA sans code qui aide les spécialistes du marketing B2B à personnaliser l'expérience des sites web pour différents publics sans avoir besoin de l'aide d'un ingénieur. 

Il se connecte à des outils tels que Salesforce et Segment pour collecter des données géographiques et comportementales, ce qui vous permet de cibler les visiteurs en fonction de leur secteur d'activité, de la taille de l'entreprise ou de leur comportement.

Son principal atout réside dans la facilité avec laquelle il vous permet de créer des pages personnalisées qui stimulent l'engagement et les conversions. Cela dit, il convient mieux aux entreprises qui disposent d'un trafic et de données suffisants pour alimenter la personnalisation - les petites équipes risquent de le trouver moins efficace.

Mutiny convient parfaitement aux équipes de marketing B2B qui mettent en œuvre des stratégies basées sur les comptes et qui veulent avancer rapidement sans s'appuyer lourdement sur les développeurs.

L'IA au service des indicateurs clés de performance marketing

Les équipes marketing investissent dans l'IA pour la génération de leads, la communication, la prise de décision, la stratégie et l'intelligence.

Botpress est une plateforme d'agents d'intelligence artificielle pour les créateurs de robots de tous niveaux, avec des tutoriels détaillés sur YouTube et sur le site Web de l'entreprise. Botpress Academyune bibliothèque d'intégrations pré-construites, et des modèles pour faire décoller rapidement votre agent d'intelligence artificielle.

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Questions fréquemment posées

1. Quelle est la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique dans le domaine du marketing ?

La différence entre l'IA et l'apprentissage automatique est que l'IA fait référence à tout système conçu pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine (comme la personnalisation ou le ciblage), tandis que l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui apprend à partir de données marketing historiques (comme le comportement de l'utilisateur) pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

2. De combien de données ai-je besoin pour entraîner efficacement un modèle d'apprentissage automatique ?

Pour former efficacement un modèle d'apprentissage automatique, vous avez besoin d'au moins quelques milliers d'exemples étiquetés (tels que les campagnes passées, le comportement des clients ou les conversions). Toutefois, la quantité exacte dépend du type de modèle et de la tâche. Les prédictions plus complexes, comme la valeur de la durée de vie des clients, nécessitent plus de données que les tâches de classification de base.

3. Comment savoir si ma mise en œuvre de l'apprentissage automatique fonctionne ?

Vous savez que votre mise en œuvre de l'apprentissage automatique fonctionne lorsqu'elle conduit à des améliorations mesurables des indicateurs clés tels que les taux de clics, les conversions de prospects, la fidélisation ou les ventes. Effectuez des tests A/B en comparant les résultats de l'apprentissage automatique aux résultats manuels ou de référence, et validez les prédictions par rapport aux résultats réels pour confirmer leur exactitude.

4. Quelle est la plus grande erreur commise par les spécialistes du marketing lors de la mise en œuvre du ML ?

La plus grande erreur des spécialistes du marketing lors de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique est de le déployer sans objectif clair ni critères de réussite mesurables. Sans cibler un résultat spécifique - comme la réduction du coût d'acquisition ou l'amélioration de l'engagement dans les e-mails - l'apprentissage automatique ajoute de la complexité sans apporter de valeur.

5. Ai-je besoin de compétences en codage ou en science des données pour commencer à utiliser la ML dans le marketing ?

Il n'est pas nécessaire d'avoir des compétences en codage ou en science des données pour commencer à utiliser la ML, car les outils (comme HubSpot, Salesforce ou Botpress) intègrent des fonctions de ML dans des interfaces conviviales. Cependant, pour les personnalisations avancées, le fait de disposer d'une expertise technique élargit vos capacités.