Formation Intelligence artificielle (IA) pour les commerciaux

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Demandeur d'emploi
  • Entreprise
  • Etudiant

Financements

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Objectifs de la formation

  • Comprendre ce qu’est l’IA, la data, et être en mesure d’interagir avec confiance avec les équipes data d’une organisation
  • Définir les principes fondamentaux du machine learning et leur pertinence pour le secteur de la vente
  • Appliquer des techniques de data science (régression, web scraping, feature engineering...) pour améliorer les processus commerciaux
  • Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de vente efficaces en utilisant l'IA générative et ChatGPT pour des tâches telles que la prospection, la préparation de rendez-vous et la rédaction de propositions de vente
  • Évaluer l'efficacité des applications GenAI dans les processus de vente et identifier les améliorations possibles

Sparks


Tout l'IT, vraiment tout
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Tarif

A partir de 1 800,00 €

Durée 2 jours
Modes
  • Centre
  • Entreprise
  • Distance
Sessions
Lieux Partout en France

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Tarif

A partir de 1 800,00 €

Durée 2 jours
Modes
  • Centre
  • Entreprise
  • Distance
Sessions
Lieux Partout en France

Description

Entrez dans l'avenir de la vente avec notre formation IA pour commerciaux. Pendant deux jours, vous découvrirez les secrets de l'IA et du Machine Learning, apprendrez à exploiter la puissance de la science des données pour obtenir des insights et maîtriserez l'IA générative pour améliorer vos processus de vente. De l'élaboration de propositions personnalisées à la prédiction des tendances du marché, ce cours offre les outils pour non seulement atteindre, mais aussi dépasser vos objectifs de vente. Rejoignez-nous pour faire partie de la nouvelle ère de professionnels de la vente qui intègrent les technologies IA dans leur travail au quotidien !

Programme

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.

Prérequis

Compréhension de base des processus de vente et des outils numériques. Aucune connaissance préalable de l'IA ou de la programmation n'est requise.

Public

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Objectifs de la formation

  • Comprendre ce qu’est l’IA, la data, et être en mesure d’interagir avec confiance avec les équipes data d’une organisation
  • Connaître les différentes technologies de l'IA et leurs applications potentielles dans l'analyse métier
  • Maîtriser les techniques de prompt engineering pour une communication efficace avec les systèmes d'IA
  • Mettre en œuvre des outils d'IA dans des scénarios pratiques de Business Analyse pour améliorer la prise de décision, les prévisions et l'optimisation des processus
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