Comprendre ce que chaque famille d'outils apporte au pilotage
Expliquer le modèle Predictable Revenue et la séparation SDR / AE
La demande figure dans leurs repères ou dans une partie de leur cours, sans en être le sujet principal. Les plus proches viennent en premier.
Distinguer les trois grandes familles d'outils numériques d'une jeune entreprise (productivité, commercial/marketing, gestion)
Définir l'IA générative et distinguer génération de contenu et simple analyse de données
Distinguer l'IA faible de l'IA forte et situer l'état actuel de la technologie
Distinguer le reporting (document daté) du tableau de bord (pilotage continu)
Expliquer le principe déclencheur-condition-action du marketing automation
Définir la pleine conscience par ses trois éléments : attention, intention, non-jugement
Distinguer les quatre briques technologiques de l'IA (LLM, NLP, RAG, agents) et choisir la bonne selon le besoin
Énoncer le principe de non-discrimination de l'article L1132-1 et ses 25 critères protégés
Définir un chatbot et le champ de l'IA conversationnelle
Distinguer les trois familles de KPI : activité, performance commerciale, expérience
Distinguer ce que l'IA change dans la veille (échelle, langage naturel, vitesse) de ce qui reste 100 % humain
Définir la maturité analytique au-delà des seules techniques (organisation, compétences, culture)
Expliquer pourquoi le CRM est une stratégie avant d'être un outil
Comprendre les sources structurelles de tension entre producteurs et distributeurs
Cartographier les huit modules structurants d'un SIRH moderne
Différencier marketing de campagne et trigger marketing événementiel
Distinguer la newsletter de l'e-mailing promotionnel et du trigger marketing
Distinguer le système d'information de son système informatique et nommer ses cinq composantes
Opposer les logiques transactionnelle et relationnelle du marketing
Nommer les six principes d'influence identifiés par Robert Cialdini
Comprendre le principe « garbage in, garbage out » et son effet sur la décision
Différencier le reporting (remontée des données) et le benchmarking (comparaison des données)
Chiffrer le coût d'un recrutement raté et les enjeux stratégiques de l'embauche
Définir le lead scoring comme une note de probabilité d'achat pour prioriser les prospects
Identifier les trois niveaux de management : stratégique, tactique, opérationnel
Retracer l'origine du concept de moment de vérité chez Carlzon et SAS
Construire un profil de client idéal (ICP) à partir de l'analyse des meilleurs clients existants
Utiliser l'IA générative pour accélérer un cadrage (WBS, 5W2H) sans lui déléguer la décision
