Introduction à la formation IA pour les commerciaux
Comprendre l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (ML).
Le rôle des équipes data dans le développement de solutions d’IA.
Introduction aux principes de la science des données, ou data science.
Exemples d’activités pratiques : atelier sur la classification d’images comprenant la collecte de données et l’entraînement de modèles.
Les bases de la data science
Plongez dans la science des données : comprendre la régression, la collecte, le nettoyage et la préparation des données.
Importance de la qualité des données et du prétraitement dans les modèles ML.
Exemples d’activités pratiques : session interactive sur l’application de l’analyse de régression aux données de vente.
Application des techniques de science des données à la vente
Aller plus loin en data science : web scraping pour la génération de leads, feature engineering pour les données commerciales et techniques d’entraînement de modèles.
Exemples d’activités pratiques : atelier sur le web scraping pour la génération de leads et l’utilisation de la régression pour la prévision des ventes.
Tirer parti de ChatGPT et de l’IA générative
Présentation de ChatGPT et d’autres technologies d’IA générative.
Applications pratiques de l’IA générative dans le cycle de vente : prospection, qualification des prospects, préparation des rendez-vous et élaboration de propositions commerciales convaincantes.
Considérations éthiques et meilleures pratiques.
Exemples d’activités pratiques : exercices individuels et de groupe sur la création de scripts de vente et de modèles d’e-mails basés sur la GenAI.
L’avenir de l’IA dans la vente
Exploration des tendances émergentes en matière d’IA et de leur impact potentiel sur les stratégies de vente.
Discussion sur l’apprentissage continu et l’adaptation dans le contexte des progrès de l’IA.
Exemples d’activités pratiques : séance de brainstorming sur les futures applications de l’IA dans la vente.