Glossaire de la Data 

Introduction : la data marketing en clair

Le data marketing s’impose aujourd’hui comme un pilier de toute stratégie orientée client. Face à des consommateurs exigeants, en quête de personnalisation et d’instantanéité, les entreprises exploitent plus que jamais la donnée pour segmenter leur clientèle, automatiser les campagnes et optimiser l’expérience. Des termes comme segmentation client, intelligence artificielle ou encore IA générative sont sur toutes les lèvres. Mais que recouvrent-ils exactement ? Dans cet article didactique mais pointu, nous vous proposons un glossaire des concepts clés de la data appliquée au marketing – de la segmentation statique vs dynamique à l’Intelligence Artificielle vs IA générative, en passant par les modèles prédictifs vs prescriptifs. Des définitions claires, des exemples concrets (Carrefour, Decathlon) et des chiffres récents viendront éclairer ces notions, afin de démystifier la data marketing et de démontrer l’expertise qu’elle requiert. 

Segmentation statique vs segmentation dynamique

La segmentation client consiste à diviser une population de clients en groupes homogènes afin de mieux adapter les actions marketing. Deux approches s’opposent (et se complètent) dans le temps : la segmentation statique et la segmentation dynamique. 

La segmentation statique

C’est la segmentation “traditionnelle”, réalisée à un instant T. Elle s’appuie sur des critères relativement figés (démographie, profil socio-économique, historique d’achats…) et ne se met pas automatiquement à jour. Par exemple, une enseigne peut segmenter sa base clients en groupes tels que “jeunes urbains sans enfant”, “familles nombreuses en milieu rural”, etc., sur la base de données CRM et d’études de marché. Un cas classique est la segmentation RFM – Récence du dernier achat, Fréquence d’achat, Montant dépensé – réalisée ponctuellement pour identifier les meilleurs clients ou ceux en risque d’attrition ([Tribune] D’une segmentation statique à dynamique, une évolution nécessaire – Veille et Tribune > Marques – E-marketing.fr). La segmentation statique pose les bases : elle fournit une photographie des clients à un moment donné, utile pour personnaliser l’approche marketing (offrir le bon produit au bon client, via le bon canal, au bon moment). Par exemple, Carrefour pourrait segmenter ses clients selon leur panier moyen annuel et leur type de produits achetés (bio, premium, premier prix, etc.) pour adapter les promotions en conséquence. 

La segmentation dynamique

Appelée aussi segmentation continue ou adaptative, elle est conçue pour évoluer en permanence. Ici, les segments de clients sont mis à jour en temps réel ou à intervalles rapprochés, en intégrant les dernières données comportementales. Contrairement à une segmentation figée, la segmentation dynamique recalcule sans cesse les segments en combinant données « froides » (stables, ex: profil, historique CRM) ET données « chaudes » (en temps réel, ex: navigation du jour, contexte actuel) (Segmentation clients, grands principes et utilisations – Datacook). L’objectif est de coller au plus près de la réalité du client et de capturer les moments clés de sa relation avec la marque. Par exemple, une marque comme Decathlon pourrait adopter une segmentation dynamique : dès qu’un client commence à s’intéresser à une nouvelle activité sportive (navigation sur des pages de randonnée, ajout d’un article de trekking au panier), le système le reclasserait dans un segment “Outdoor/Trekking” pour lui proposer des offres pertinentes sans attendre la prochaine campagne mensuelle (pour être très factuel nous parlerons ici de multi-label car un client pourra alors appartenir à plusieurs segments, dans notre exemple plusieurs sports). 

Exemple concret : Hello Bank et Decathlon

La banque en ligne Hello Bank (BNP Paribas) a d’abord optimisé son parcours client via une segmentation statique. En croisant quelques indicateurs simples (pages consultées, âge, nombre de formulaires initiés, etc.), elle a testé une nouvelle version de landing page. Bilan : +9,97% de demandes initiées et +22,9% d’ouvertures de compte en ligne, preuve qu’une segmentation même basique peut avoir un impact business ([Tribune] D’une segmentation statique à dynamique, une évolution nécessaire – Veille et Tribune > Marques – E-marketing.fr). À l’inverse, Decathlon exploite la segmentation dynamique pilotée par l’IA pour optimiser ses campagnes marketing et e-commerce. Par exemple, sa filiale en Autriche a mis en place une segmentation multidimensionnelle de ses produits couplée à un modèle prédictif afin de prioriser certains articles dans les publicités en ligne. Concrètement, l’algorithme identifie les produits à fort potentiel mais peu visibles (les « champions cachés ») et ajuste automatiquement les campagnes pour les mettre en avant (smarter-ecommerce.com). Cette approche data-driven a permis à Decathlon de reprendre le contrôle sur les campagnes automatisées de Google et d’atteindre une croissance de +22% du chiffre d’affaires publicitaire ainsi qu’une augmentation de +52% du ROAS (Return On Ad Spend) en un an En automatisant une part de l’optimisation (segmentation produits, enchères, ciblage) grâce à l’IA prédictive, Decathlon améliore l’efficacité marketing tout en libérant du temps aux équipes pour des tâches à plus forte valeur (par ex. développer ses marques propres). On voit ici comment une segmentation évolutive alimentée par des modèles prédictifs peut doper la performance commerciale de façon tangible. 

Segmentation : cap vers le dynamique

En pratique, l’utilisation statique et dynamique sont complémentaires. Souvent, on démarre par une segmentation statique (plus simple à mettre en œuvre), puis on tend vers du dynamique à mesure que l’infrastructure data et l’organisation le permettent. L’enseigne qui actualise régulièrement sa segmentation va découvrir des “trajectoires clients” : tel client “fidèle” hier peut chuter dans le segment “occasionnel” ce mois-ci, tandis qu’un ancien inactif peut devenir un bon client. Détecter ces évolutions en continu offre de précieux signaux d’alerte ou d’opportunité (risque de churn, potentiel de up-sell…). Avec une segmentation dynamique intégrée à son CRM ou CDP, la marque peut alors déclencher automatiquement des actions ciblées (ex: une relance personnalisée si un habitué ralentit ses achats, ou une offre de fidélisation VIP pour un client qui monte en valeur). Résultat : une rétention client et une rentabilité accrues grâce à des interactions plus pertinentes et mieux contextualisées. 

Intelligence Artificielle vs IA générative  

Pour commencer : l’IA

L’Intelligence Artificielle (IA) est un vaste domaine qui regroupe l’ensemble des techniques permettant à des machines d’imiter des capacités cognitives humaines : apprendre à partir de données, reconnaître des schémas, prendre des décisions, etc. Dans le marketing, l’IA « classique » est déjà largement utilisée pour analyser des données massives (Big Data), prédire des comportements ou automatiser des tâches. Par exemple, des algorithmes d’IA aident Amazon ou Carrefour à recommander des produits pertinents à chaque client en se basant sur son historique d’achat (How Carrefour Enhances Customer Experience (CX) with Omnichannel Retail Strategies). D’autres IA classent les prospects en segments de valeur, optimisent le ciblage publicitaire (achat programmatique en temps réel) ou encore ajustent les prix (yield management). En somme, l’IA “traditionnelle” excelle à traiter et interpréter la donnée existante pour en tirer des décisions optimisées. 

L’IA générative

L’IA générative, elle, est une branche particulière de l’IA qui se distingue par sa capacité à créer du contenu nouveau et original à partir de données d’entraînement. Plutôt que de se limiter à l’analyse ou la prédiction, ces modèles (réseaux de neurones de type GPT, GAN, etc.) peuvent générer du texte, des images, du son… qu’on croirait produits par un humain. En 2023-2025, l’IA générative a explosé sur le devant de la scène avec des outils comme ChatGPT (génération de texte conversationnel), DALL-E ou Midjourney (génération d’images), bouleversant de nombreux secteurs – y compris le marketing. 

Alors, quelle différence fondamentale ?

L’IA classique répond plutôt à « Que se passe-t-il / que va-t-il se passer ? » en s’appuyant sur des données passées, tandis que l’IA générative répond à « Que pouvons-nous créer ? ». Là où une IA traditionnelle va, par exemple, segmenter une clientèle ou prédire le churn, une IA générative va être capable de rédiger automatiquement un email promotionnel entièrement personnalisé pour chaque segment, ou de créer en quelques secondes les visuels d’une campagne à partir d’un simple brief texte. En marketing, ces deux IA sont donc complémentaires : l’une fournit les insights et décisions, l’autre produit des contenus originaux à grande échelle. 

Quelques exemples concrets

• IA « classique » en marketing – Le programme de fidélité de Sephora analyse vos achats et navigations pour prédire vos produits préférés et vous envoyer des recommandations personnalisées. C’est de l’IA (machine learning) qui classe et prédit à partir de la data client. De son côté, Carrefour utilise des algorithmes d’AI-driven recommendations pour suggérer des produits sur son site, ce qui a pour effet d’augmenter l’engagement et la satisfaction client (How Carrefour Enhances Customer Experience (CX) with Omnichannel Retail Strategies). Résultat : selon une étude LinkedIn, 68% des entreprises constatent une meilleure segmentation client et +20% de fidélisation grâce à l’IA intégrée dans leur plateforme de données (CDP) (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024). 

• IA générative en marketing – De même, Sephora expérimente désormais des chatbots dopés à l’IA générative pour converser avec les clients 24/7. « Sephora utilise l’IA générative pour offrir un support client continu via le site web, l’appli mobile et les messageries », souligne une étude KPMG/FEVAD de 2024. Concrètement, un agent virtuel intelligent peut comprendre des questions libres (“Quel fond de teint me conseillez-vous pour peau grasse ?”) et produire en temps réel une réponse utile, comme le ferait un conseiller en boutique. La disponibilité 24h/24 et la pertinence améliorée des réponses se traduisent par une hausse de la satisfaction et des ventes : dans l’e-commerce, on a observé jusqu’à 30% de baisse des abandons de panier et une augmentation du panier moyen en déployant ce type de chatbot IA (fr étude fevad IA game changer pour l’e-commerce). Autre exemple, Coca-Cola a lancé en 2023 une campagne invitant les consommateurs à créer des œuvres d’art via une IA générative, témoignant du potentiel créatif de ces nouvelles technologies en publicité. De plus en plus d’outils émergent pour générer automatiquement des textes marketing (post réseaux sociaux, fiches produit) : plus de la moitié des marketeurs (56%) utilisant l’IA pour la création de contenu constatent de meilleures performances sur leurs campagnes (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024). L’IA générative devient ainsi un accélérateur de production de contenu, tout en libérant du temps aux équipes marketing pour se concentrer sur la stratégie et la créativité humaine. 

IA générative : entre promesses et précautions

Bien entendu, l’essor de l’IA générative soulève des défis. Sur le plan organisationnel, les marques doivent prioriser les cas d’usage IA générative offrant un ROI clair, sous peine de se disperser . Par ailleurs, la qualité des données en entrée reste cruciale : “78% des entreprises ne peuvent pas tirer parti de l’IA générative à cause de données inadéquates” d’après une étude MIT 2024, et seulement 4% estiment avoir les données suffisamment organisées pour l’IA. Enfin, se posent les questions d’éthique et de transparence : il est vital d’éviter les biais ou erreurs potentielles d’une IA créative, et d’informer clairement l’utilisateur quand il interagit avec une machine. Malgré ces garde-fous nécessaires, l’IA générative est perçue comme un game changer : 89% des dirigeants la classent déjà parmi les priorités technologiques majeures (Generative AI vs AI – An Exhaustive Differentiator Cracking | Infographic), et les budgets dédiés à l’IA devraient encore croître de +21% en 2025 (source : Gartner) (L’IA révolutionne les pratiques et concurrence les outils – Digital Mag). 

Modèles prédictifs vs modèles prescriptifs 

En matière d’analytique data, on distingue souvent plusieurs niveaux de sophistication. Après l’analyse descriptive (que s’est-il passé ?) et l’analyse prédictive (que va-t-il se passer ?), vient l’analyse prescriptive : que devrait-on faire ? Les modèles prédictifs et modèles prescriptifs sont deux familles d’algorithmes bien distinctes, quoique complémentaires, au service de ces enjeux. 

Les modèles prédictifs

Leur objectif est de prévoir des événements futurs à partir de données historiques (Modèles Prédictifs vs. Modèles Prescriptifs en Data Science : Une Distinction Essentielle). Grâce à des techniques de machine learning (régressions, arbres de décision, réseaux de neurones…), ces modèles anticipent un résultat : probabilité de churn d’un client, montant de ventes le mois prochain, score de risque d’un prospect, etc. En marketing, les usages abondent : prédiction du taux de clic d’une campagne, de la conversion d’un lead, du potentiel Lifetime Value d’un nouveau client… Par exemple, Decathlon pourrait entraîner un modèle prédictif sur ses données pour estimer la probabilité qu’un visiteur du site fasse un achat dans les 7 jours, en fonction de son comportement de navigation. De même, une société comme Orange peut prédire quels abonnés sont les plus susceptibles de résilier prochainement (scoring d’attrition) afin de cibler en amont une offre de rétention. Les modèles prédictifs répondent donc à « Que va-t’il (probablement) se passer ? » et orientent l’action en identifiant les cas prioritaires. À noter que ces modèles commencent à prouver leur efficacité : 89% des marketeurs utilisant l’analytique prédictive constatent une amélioration des performances de leurs campagnes, et les entreprises adeptes du prédictif auraient vu leurs ventes augmenter de +25% en moyenne (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024). 

Les modèles prescriptifs

Ces modèles vont plus loin en recommandant les meilleures actions à entreprendre compte tenu des prédictions et d’un objectif à atteindre . Ils intègrent souvent un modèle prédictif couplé à une couche d’optimisation (algorithmes d’optimisation mathématique, recherche opérationnelle, apprentissage par renforcement…). En d’autres termes, le prescriptif répond à « Que devrions-nous faire pour obtenir le meilleur résultat ? » . Quelques exemples concrets : un modèle prescriptif peut suggérer la meilleure offre promotionnelle à envoyer à chaque client pour maximiser les chances d’achat tout en préservant la marge. Il pourrait aussi, dans la distribution, recommander la répartition optimale des stocks entre entrepôts en prévision d’une demande (prédite) pour minimiser les ruptures et les coûts logistiques (Modèles Prédictifs vs. Modèles Prescriptifs en Data Science : Une Distinction Essentielle). En marketing digital, on trouve des systèmes prescriptifs dans l’arbitrage budgétaire : déterminer automatiquement quelle allocation de budget journalière sur Google Ads vs Facebook Ads générera le plus de conversions pour un coût donné (en s’appuyant sur des prédictions de performance par canal). Un cas parlant est la personnalisation marketing en temps réel : un moteur de recommandation e-commerce peut être vu comme un modèle prescriptif qui décide quel produit mettre en avant pour chaque utilisateur, dans le but d’optimiser la probabilité d’achat. Par exemple, Netflix ne se contente pas de prédire si vous allez aimer telle série, la plateforme agit en vous la recommandant dans votre page d’accueil, optimisant ainsi votre engagement. De même, Uber ajuste en permanence ses tarifs (surge pricing) et le déploiement des chauffeurs grâce à des modèles prescriptifs qui cherchent à équilibrer la demande et l’offre en temps réel. 

Prédire ou prescrire : pourquoi choisir ?

Le prédictif anticipe, le prescriptif conseille. Les modèles prédictifs fournissent une vision probabiliste du futur (« ce client a 80% de risque de churn »), tandis que les modèles prescriptifs indiquent la marche à suivre pour atteindre l’objectif souhaité (« pour retenir ce client à haut risque, il faudrait lui proposer une remise de 15% sur son prochain achat »). En une phrase : « Les modèles prédictifs disent ce qui va se passer, les prescriptifs disent ce qu’on doit faire ». Bien souvent, les deux sont utilisés de pair : « un modèle prédictif peut prévoir la demande future d’un produit, et un modèle prescriptif déterminer le niveau de stock optimal à produire en conséquence » (Modèles Prédictifs vs. Modèles Prescriptifs en Data Science : Une Distinction Essentielle). Dans la pratique marketing quotidienne, le prescriptif reste encore émergent (il exige des données de qualité, de la puissance de calcul et des règles métier claires), tandis que le prédictif s’est démocratisé avec les outils de machine learning. Mais à l’heure où l’automatisation et l’optimisation en temps réel deviennent des avantages compétitifs, le prescriptif attire de plus en plus d’attention. D’ailleurs, 30% des marketeurs prévoient d’intégrer davantage d’analytique prescriptive dans leurs outils d’ici 2025 (source : Gartner, 2024), signe que la maturation est en cours. 

Les tendances data marketing : l’avis de l’expert 

Les concepts de ce glossaire s’inscrivent dans une évolution plus large du data marketing ces dernières années. Voici quelques tendances clés et observations objectives sur le secteur en 2024-2025.

Vers une hyper-personnalisation généralisée

La combinaison de la segmentation fine (jusqu’au segment d’un seul individu) et des IA de plus en plus sophistiquées pousse le marketing vers une personnalisation de masse, parfois appelée hyper-personnalisation. 80% des consommateurs se disent plus enclins à acheter auprès d’une marque offrant une expérience personnalisée (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024) – un chiffre qui explique pourquoi tant d’entreprises investissent dans ces technologies. Des géants comme Amazon ou Netflix ont fixé la barre très haut en habituant le client à ce que chaque interaction soit adaptée à ses goûts. Les autres secteurs suivent : la grande distribution (Carrefour, Casino…) utilise les données de fidélité pour personnaliser coupons et communications, l’e-commerce modulaire propose des pages d’accueil différentes selon le profil, etc. Cette personnalisation s’étend également au contenu généré : en 2025, on estime que 70% des contenus marketing pourraient être créés avec l’aide d’une IA (textes, images, vidéos), ce qui permet de décliner un message personnalisé pour chaque micro-segment à grande échelle. 

Automatisation et temps réel

Les approches dynamiques et l’instantanéité deviennent la norme. On passe d’un marketing planifié à l’avance, avec des segmentations figées et des campagnes massives, à un marketing « always-on » piloté par les données en flux continu. Par exemple, les outils de marketing automation couplés à des CDP alimentées en temps réel permettent de déclencher automatiquement la bonne action pour chaque client en fonction de son comportement à l’instant t. C’est ainsi que Decathlon peut envoyer une notification push quelques minutes après qu’un client ait visité la section “running” de son appli, pour lui proposer un bon d’achat sur des chaussures de course – capitalisant sur son intérêt du moment. Cette réactivité est rendue possible par des infrastructures Big Data et cloud de plus en plus performantes : la volumétrie et la vélocité des données ne sont plus des freins (Adobe parle même de “segment-of-one en temps réel”, jadis une utopie technique). Selon Adobe, les entreprises ayant adopté la segmentation dynamique constatent une augmentation de +20% de l’efficacité de leurs campagnes en moyenne, grâce à des messages plus opportuns (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024). 

IA générative : entre engouement et prudence

La déferlante de l’IA générative est sans conteste LA tendance marquante récente. En marketing, elle ouvre des perspectives inédites : créativité démultipliée, contenus produits en un clin d’œil, interactions client fluidifiées par des assistants virtuels, etc. Cependant, les experts tempèrent l’enthousiasme par un regard objectif sur les défis. D’une part, la qualité et la pertinence des contenus générés doivent être au rendez-vous (un texte marketing créé par IA demande souvent relecture et ajustements pour correspondre parfaitement au ton de la marque, éviter les incohérences factuelles, etc.). D’autre part, la question de la confiance est centrale : une étude récente indique que 42% des consommateurs se disent inquiets à l’idée d’échanger avec une IA sans intervention humaine (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024), ce qui oblige les marques à être transparentes sur l’usage de ces technologies et à maintenir une touche humaine, notamment sur les sujets à forte valeur ajoutée émotionnelle. Enfin, l’IA générative pose la question de l’éthique (risque de contenus biaisés ou inappropriés) et de la propriété des données utilisées pour l’entraîner. Les tendances montrent que les entreprises avançant sur l’IA générative le font de manière mesurée : on l’expérimente sur des cas d’usage concrets et contrôlés (ex: génération de descriptions produits chez Amazon, création d’images publicitaires chez Coca-Cola), on mesure l’impact, puis on étend. L’industrialisation viendra avec la confiance et les résultats. Néanmoins, le mouvement est lancé et semble inarrêtable – certains parlent déjà de “Marketing 5.0” pour décrire l’ère du marketing augmenté par l’IA. 

Data governance et privacy

Une tendance plus “souterraine” mais cruciale est la montée en puissance de la gouvernance des données et de la conformité (RGPD et autres). Plus le marketing exploite de données personnelles et d’IA, plus il doit se soucier de responsabilité. En 2024, 84% des décideurs se disent préoccupés par les incertitudes réglementaires autour de la data et de l’IA (L’IA révolutionne les pratiques et concurrence les outils – Digital Mag). La fin annoncée des cookies tiers d’ici 2024-2025 renforce l’accent mis sur la data propriétaire (first-party) et le recueil de consentements explicites. Les entreprises investissent dans des solutions comme les Customer Data Platforms (CDP) justement pour mieux maîtriser leurs données client, les unifier et appliquer les règles de consentement. Cela ne freine pas le data marketing, au contraire : les marques rivalisent d’ingéniosité pour obtenir du zero-party data (données fournies directement par le consommateur, par exemple via des quizz interactifs ou des préférences renseignées dans un profil). En parallèle, le concept de Clean Rooms (environnements sécurisés de partage de données agrégées) se développe pour concilier exploitation data et protection de la vie privée. Ainsi, le marketing de demain sera data-driven et éthique – un équilibre délicat à trouver mais indispensable pour conserver la confiance du public. 

De la théorie à l’impact marketing

Le data marketing évolue vers toujours plus de précision, de personnalisation et de proactivité grâce aux progrès technologiques. Les notions de segmentation dynamique, d’IA (générative ou non) et de modèles prédictifs/prescriptifs illustrent bien cette quête de pertinence maximale dans la relation client. À travers ce glossaire, nous avons clarifié ces concepts clés. Armé de ces connaissances, un marketeur peut non seulement mieux comprendre les buzzwords du moment, mais surtout entrevoir comment les appliquer concrètement pour booster l’efficacité de ses stratégies. Car au-delà des mots à la mode, ce qui compte est de créer de la valeur : pour le client (une expérience plus riche et utile) comme pour la marque (une performance améliorée). Et la data, maîtrisée avec expertise et éthique, est sans conteste le levier central pour y parvenir. 

Sources 

• E-marketing.fr – “D’une segmentation statique à dynamique, une évolution nécessaire”, tribune de Sandra Renaudeau et Alexandre Dupront, 2020 ([Tribune] D’une segmentation statique à dynamique, une évolution nécessaire – Veille et Tribune > Marques – E-marketing.fr) ([Tribune] D’une segmentation statique à dynamique, une évolution nécessaire – Veille et Tribune > Marques – E-marketing.fr). 

• Kameleoon (Étude de cas) – Optimisation d’une landing page Hello Bank, 2019 ([Tribune] D’une segmentation statique à dynamique, une évolution nécessaire – Veille et Tribune > Marques – E-marketing.fr). 

• Kiss The Bride (blog) – “Segmentation client : en statique ou en dynamique ?”, 18 juin 2024 (Statique ou dynamique : quel type de segmentation client utiliser ?) (Statique ou dynamique : quel type de segmentation client utiliser ?). 

• LinkedIn – Daniel R. – “Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024”, publié le 17 mai 2024 (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024) (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024). 

• Digital Mag – Didier Farge – “L’IA révolutionne les pratiques (10 tendances Data Marketing 2025)”, 2024 (L’IA révolutionne les pratiques et concurrence les outils – Digital Mag) (L’IA révolutionne les pratiques et concurrence les outils – Digital Mag). 

• Étude KPMG pour la FEVAD – “IA Générative : game changer pour l’e-commerce”, sept. 2024 (fr étude fevad IA game changer pour l’e-commerce) (fr étude fevad IA game changer pour l’e-commerce). 

• IBM – Qu’est-ce que l’analyse prescriptive (web article), consulté 2025 (Modèles Prédictifs vs. Modèles Prescriptifs en Data Science : Une Distinction Essentielle). 

• LinkedIn – Bagurubumwe Uhoze – “Modèles prédictifs vs prescriptifs en Data Science”, 16 sept. 2024 (Modèles Prédictifs vs. Modèles Prescriptifs en Data Science : Une Distinction Essentielle)  

• Salesforce (étude via LinkedIn) – Statistiques sur la personnalisation et l’IA, 2023 (Harnessing AI in Marketing: Key Trends for 2024). 

Pour aller plus loin : n’hésitez pas à consulter nos articles internes sur le blog Kiss, comme “Data et connaissance client : quels défis en 2022” et “IA et marketing : du fantasme à la réalité”, qui approfondissent ces sujets.

Et pour toute question, n’hésitez pas à nous contacter !