P., Islam, N., Parida, V., Singh, H., & Altwaijry, N. (2023). Artificial intelligence (AI) competencies for organizational performance: A B2B marketing capabilities perspective. Journal of Business Research, 164, 113998.

https://www-sciencedirect-com.devinci.idm.oclc.org/science/article/pii/S0148296323003569

Mots clés
Intelligence artificielle (IA), marketing B2B, compétences en IA, performance organisationnelle, gestion de l’information, planification, exécution des stratégies marketing.

Synthèse

Introduction
Cet article explique comment les compétences en intelligence artificielle (IA) peuvent améliorer la performance des entreprises en renforçant leurs capacités en marketing B2B. L’étude s’intéresse aux mécanismes par lesquels ces compétences influencent la gestion de l’information, la planification et l’implémentation des stratégies marketing.

Développement
Lien entre les compétences en IA et les capacités marketing B2B :

• Les compétences en IA aident à mieux gérer les informations sur les clients et le marché pour faciliter la prise de décision.
• Elles soutiennent la planification marketing en permettant d’anticiper les tendances et d’adapter les stratégies.
• Elles facilitent la mise en œuvre rapide et efficace des actions marketing.

Impact sur la performance organisationnelle :

• Une meilleure gestion de l’information grâce à l’IA permet d’améliorer la satisfaction des clients et de découvrir de nouvelles opportunités commerciales.
• La planification renforcée par l’IA contribue à mieux segmenter les marchés et cibler les clients.
• L’implémentation optimisée aide à réagir rapidement aux changements du marché et à améliorer la performance globale de l’entreprise.

Méthodologie et résultats :

• Échantillon de 155 entreprises européennes avec des répondants occupant des postes de direction en informatique.
• Les compétences en IA influencent positivement les capacités de gestion de l’information (0,413), de planification (0,355) et d’implémentation (0,256).
• Ces capacités ont elles-mêmes un effet positif sur la performance organisationnelle.

Conclusion
L’article montre que développer des compétences en IA permet d’améliorer les processus marketing B2B et, par conséquent, la performance des entreprises. La gestion de l’information est la capacité la plus influencée, soulignant l’importance de collecter et d’analyser les données clients.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire, car il met en avant le rôle des compétences en IA pour améliorer la personnalisation des communications dans les campagnes CRM. Comprendre comment l’IA peut renforcer la gestion de l’information et la planification marketing est essentiel pour cibler efficacement les clients et améliorer la performance des campagnes.

Bibliographie citée

• Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review.
• Paschen, J., Wilson, M., & Ferreira, J. J. (2020). Collaborative intelligence: How human and artificial intelligence create value along the B2B sales funnel. Business Horizons.
• McKinsey. (2022). The state of AI in 2022.
• Mikalef, P., Conboy, K., & Krogstie, J. (2021). Artificial intelligence as an enabler of B2B marketing. Industrial Marketing Management.

Prior, D. D., & Marcos-Cuevas, J. (2025). Transitioning to Artificial Intelligence-Based Key Account Management: A Critical Assessment. Industrial Marketing Management, 126, 72–84.

https://www-sciencedirect-com.devinci.idm.oclc.org/science/article/pii/S001985012500029X

Mots clés
Gestion des comptes clés (KAM), intelligence artificielle (IA), relations clients stratégiques, marketing B2B, transformation digitale.

Synthèse

Introduction
Cet article explique comment l’intelligence artificielle peut être intégrée dans la gestion des grands comptes (KAM) pour améliorer les relations stratégiques avec les clients importants. Il montre à la fois les opportunités et les défis de cette transition, en tenant compte des spécificités du secteur B2B et des particularités de la gestion des grands comptes.

Développement
Opportunités de l’IA dans le KAM :

• Permet de mieux comprendre le client en accédant à des données complexes provenant de plusieurs sources.
• Facilite la personnalisation des communications et des propositions de valeur.
• Améliore la gestion du parcours client et l’efficacité des équipes grâce à l’automatisation.
• Renforce la coordination des équipes internes et externes avec des outils collaboratifs.

Défis liés à l’intégration de l’IA dans le KAM :

• Qualité et accessibilité des données parfois limitées.
• Réticence des clients et des équipes à interagir avec des solutions IA.
• Risque de perdre l’aspect humain dans la relation client.
• Besoin d’une bonne compatibilité entre les systèmes des fournisseurs et des clients.

Modérateurs de l’adoption de l’IA dans le KAM :

• Taille et complexité de la relation client : plus elle est complexe, plus l’IA est utile.
• Compatibilité des systèmes d’information entre fournisseurs et clients.
• Gouvernance et sécurité des données.
• Culture organisationnelle et volonté de changement des entreprises.

Conclusion
L’article conclut que l’IA peut jouer un rôle clé dans la gestion des comptes clés en B2B, notamment en améliorant la personnalisation, la gestion des données et la prise de décision. Cependant, le succès de son intégration dépend de la qualité des données, de la culture d’entreprise et de l’équilibre entre l’automatisation et l’humain.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire car il montre comment l’IA peut améliorer la gestion des relations clients, notamment en optimisant la personnalisation des communications et en renforçant la prise de décision. Il démontre aussi l’importance de l’alignement entre la technologie et l’approche humaine, ce qui est essentiel pour la mise en place de campagnes CRM efficaces.

Bibliographie citée

• Chatterjee, S., Saura, J. R., & Zhang, T. (2023). AI applications in B2B contexts: Customer journey management and value co-creation.
• Grewal, D., Roggeveen, A. L., & Nordfält, J. (2021). The future of B2B customer experience with AI.
• Guesalaga, R. (2014). Top management involvement and KAM program effectiveness.
• Hossain, M., Letheren, K., & Longoni, C. (2022). Data quality challenges in AI adoption.
• Rusthollkarhu, J., Moradi, M., & Dass, M. (2022). Integrating AI into B2B sales processes.

Lin, X., Wang, X., Shao, B., & Taylor, J. (2024). How Chatbots Augment Human Intelligence in Customer Services: A Mixed-Methods Study. Journal of Management Information Systems, 41(4), 1016–1041.

https://research.ebsco.com/c/ry7y5r/search/details/3ewigxueuz?isDashboardExpanded=true&limiters=FT%3AY&q=impact+artificial+intelligence+email

Mots clés
Chatbots, intelligence artificielle (IA), relation client, performance des employés, soutien informationnel, soutien émotionnel, services client, prise de décision, agilité des entreprises.

Synthèse

Introduction
Cet article explore comment les chatbots alimentés par l’intelligence artificielle (IA) peuvent aider les employés à améliorer leurs performances dans les services client. L’objectif est de comprendre comment ces outils technologiques complètent le travail humain plutôt que de le remplacer.

Développement

Comment les chatbots améliorent la relation client et les performances des employés :

• Les chatbots sont utilisés pour traiter des tâches simples et répétitives, ce qui permet aux employés de se concentrer sur des demandes plus complexes.
• Ils aident à fournir un service plus rapide et efficace, améliorant ainsi la satisfaction des clients.

Soutien informationnel et émotionnel :

• Les chatbots offrent un soutien informationnel en fournissant des données utiles aux employés, ce qui facilite la prise de décisions.
• Ils peuvent aussi apporter un soutien émotionnel, en réduisant le stress des employés et en renforçant leur confiance dans l’exécution de leurs tâches.

Affordances des chatbots :

• Amélioration du service client : Les chatbots permettent de mieux répondre aux besoins des clients.
• Soutien à la prise de décision : Ils aident les employés à prendre des décisions plus éclairées grâce aux données collectées.
• Agilité des entreprises : Les chatbots aident les entreprises à réagir plus rapidement aux changements du marché en fournissant des informations en temps réel.

Méthodologie et résultats
L’étude utilise une approche mixte avec des entretiens qualitatifs et une enquête quantitative menée auprès de 203 employés de service client utilisant des chatbots IA.

• Les résultats montrent que les chatbots améliorent la productivité et la créativité des employés.
• Le soutien émotionnel des chatbots a un impact plus fort sur la performance des employés que le soutien informationnel.
• L’utilisation des chatbots augmente l’agilité des entreprises, notamment dans la prise de décisions rapides.

Conclusion
Les chatbots sont des outils utiles pour aider les entreprises à mieux gérer la relation avec leurs clients et aussi pour améliorer la performance des employés. Leur utilisation permet de gagner du temps, d’offrir des réponses plus rapides aux clients et de soutenir les équipes dans leur travail quotidien.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire, car il montre comment l’IA, à travers les chatbots, peut être utilisée comme un outil pour personnaliser les communications avec les clients et améliorer les performances des campagnes CRM. Les insights sur le soutien émotionnel apporté aux employés et sur l’agilité des entreprises sont des éléments clés que je pourrais intégrer dans ma réflexion sur l’utilisation de l’IA pour optimiser les relations clients.

Bibliographie citée

• Lin, X., Wang, X., Shao, B., & Taylor, J. (2024). How Chatbots Augment Human Intelligence in Customer Services: A Mixed-Methods Study. Journal of Management Information Systems, 41(4), 1016–1041.
• Achmat, L., & Brown, I. (2019). Artificial Intelligence Affordances for Business Innovation: A Systematic Review of Literature.
• Daugherty, P.R., & Wilson, H.J. (2018). Human + machine: Reimagining work in the age of AI.
• Wang, X., Lin, X., & Shao, B. (2022). Chatbot Affordances and Employee Performance in Customer Service.

Viot, C., & Bressolles, G. (2012). Les agents virtuels intelligents : Quels atouts pour la relation client ? Décisions Marketing, 65, 45-56.

https://research-ebsco-com.devinci.idm.oclc.org/c/ry7y5r/viewer/pdf/7gby75blav?modal=download

Mots clés
Agent virtuel intelligent (AVI), relation client, marketing relationnel, présence sociale, qualité de service, multicanal, coûts opérationnels.

Synthèse

Introduction
Cet article traite de l’intégration des agents virtuels intelligents (AVI) dans la relation client. Un AVI est un programme informatique capable d’interagir avec les utilisateurs en langage naturel sur des plateformes numériques. Ces agents sont utilisés pour assister les clients dans leurs recherches, répondre aux questions fréquentes et faciliter la navigation sur les sites marchands. L’objectif est de comprendre comment les AVI peuvent améliorer l’expérience client, humaniser les interactions en ligne et optimiser les coûts des services clients.

Développement

• Performance des AVI – Bilan critique :
  • Points forts :
    • Interaction en temps réel avec les clients via des dialogues en langage naturel.
    • Disponibilité continue (24/7) sans fatigue ni variation d’humeur.
    • Gestion simultanée de milliers de conversations (jusqu’à 4 500 interactions à la fois).
  • Limites actuelles :
    • Réponses parfois approximatives ou incomplètes.
    • Apparence et ton de voix encore peu engageants.
• Apports des AVI dans la relation client :
  • Influence sur les consommateurs :
    • Augmentation de la confiance et de la satisfaction client.
    • Réduction du taux d’abandon de panier et augmentation du temps de navigation.
  • Humanisation de l’expérience en ligne :
    • Sensation de présence sociale qui améliore la relation avec la marque.
    • Renforcement de la fidélité grâce à des interactions personnalisées.
  • Qualité de service et réduction des coûts :
    • Diminution des délais de réponse.
    • Réduction significative des coûts de gestion des demandes clients.
  • Intégration multicanal :
    • Les AVI s’insèrent dans des dispositifs multicanaux, servant souvent de premier point de contact avant un conseiller humain.
    • Allégement des appels téléphoniques et des emails grâce à l’automatisation des réponses simples.

Méthodologie et résultats

• Analyse de quatre cas d’entreprises (SFR, Fnac, Finaref, Discounteo) :
  • Missions variées : aide à la navigation, assistance avant-vente, service après-vente, et fidélisation.
  • Résultats obtenus :
    • Réduction de 27 % des coûts de service client (Fnac).
    • Baisse de plus de 3 000 emails mensuels (Voyages-sncf).
    • Amélioration du taux de conversion et hausse du panier moyen (Discounteo).

Conclusion
Les AVI sont des outils efficaces pour améliorer la relation client tout en réduisant les coûts opérationnels. Ils apportent une dimension humaine aux interactions en ligne et facilitent la navigation des utilisateurs. Bien qu’ils ne remplacent pas totalement les conseillers humains, ils jouent un rôle clé en traitant les demandes simples et en laissant les agents se concentrer sur les problématiques plus complexes. Malgré des progrès technologiques, leur intelligence reste à améliorer.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire car les AVI pourraient être utilisés pour améliorer le parcours client, réduire les coûts de gestion des réclamations et offrir une assistance instantanée lors des démarches des clients. Leur capacité à humaniser les interactions en ligne serait un atout pour renforcer la fidélité des clients.

Bibliographie citée

• Diesbach, B. B., Chandon, J. L., & Galan, J. P. (2007). Effets de la présence et de la congruence d’un agent virtuel incarné sur le pouvoir de rétention du site web.
• Holzwarth, M., Janiszewski, C., & Neumann, M. (2006). The influence of avatars on online consumer shopping behavior. Journal of Marketing, 70, 19-36.
• Parasuraman, A., Zeithaml, V., & Berry, L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, 64(1), 12-40.

Bellaaj, M. (2014). Gestion de la relation client et internet : Les impératifs stratégiques pour la mise en place d’un projet e-GRC par les PME. Revue Française de Gestion, 238, 119-137.

https://research-ebsco-com.devinci.idm.oclc.org/c/ry7y5r/viewer/pdf/43j4dkwuib

Mots clés
Gestion de la relation client (GRC), gestion électronique de la relation client (e-GRC), PME, stratégie multicanale, performance marketing, cohérence stratégique, intégration technologique, mobilisation des ressources, implication du dirigeant.

Synthèse

Introduction :
L’article analyse les facteurs stratégiques nécessaires à la mise en place réussie d’un projet d’e-GRC dans les PME. Il identifie quatre antécédents principaux (implication du dirigeant, cohérence stratégique, mobilisation des ressources, intégration technologique) et examine leur impact sur la performance des entreprises.

Développement :

• Antécédents de la mise en place de la e-GRC :
  • Implication du dirigeant : Vision stratégique, allocation des ressources et gestion du changement.
  • Cohérence stratégique : Alignement entre la stratégie internet et les objectifs globaux de l’entreprise.
  • Mobilisation des ressources : Coordination des ressources humaines, financières et technologiques.
  • Intégration technologique : Connexion front-office (site web) et back-office (système d’information).
• Impact sur la performance :
  • Amélioration de l’acquisition, de la fidélisation et de la rentabilité client.
  • Renforcement de la performance en contexte de forte concurrence.

Méthodologie et résultats :

• Échantillon : 83 PME tunisiennes avec un projet e-GRC.
• Analyse : Modélisation par équations structurelles (PLS).
• Résultats :
  • La cohérence stratégique a l’impact le plus fort sur la mise en place de l’e-GRC.
  • L’implication du dirigeant et la mobilisation des ressources sont des facteurs déterminants.
  • L’intégration technologique favorise la centralisation des données clients et améliore la relation client.

Conclusion
La réussite d’un projet e-GRC repose sur la cohérence stratégique, l’implication du dirigeant, la mobilisation des ressources et l’intégration technologique. Leur combinaison permet d’améliorer significativement la performance des PME grâce à une meilleure gestion de la relation client.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire sur l’optimisation de l’IA dans le CRM automobile. Les éléments clés comme la cohérence stratégique et l’intégration technologique sont essentiels dans les campagnes CRM optimisées l’IA. L’implication du dirigeant et la mobilisation des ressources sont aussi des leviers majeurs pour optimiser le ciblage et l’engagement client.

Bibliographie citée

• Harrigan, P., Ramsey, E., & Ibbotson, P. (2009). Investigating the e-CRM activities of Irish SMEs. Journal of Small Business and Enterprise Development, 16(3), 443-465.
• Raymond, L., & Bergeron, F. (2008). Enabling the business strategy of SMEs through e-business capabilities. Industrial Management & Data, 108(5), 577-595.
• Payne, A., & Frow, P. (2005). A strategic framework for customer relationship management. Journal of Marketing, 69(1), 67-176.
• Reinartz, W., Krafft, M., & Hoyer, W. (2004). The customer relationship management process: Its measurement and impact on performance. Journal of Marketing Research, 41(3), 293-305.

Ambroise, L., & Prim-Allaz, I. (2015). Gestion de la Relation Client et performance des PME. Décisions Marketing, 77, 13-30.

https://research-ebsco-com.devinci.idm.oclc.org/c/ry7y5r/viewer/pdf/nwxphsbniv

Mots clés:

Gestion de la Relation Client (GRC), PME, performance, stratégie de marché, orientation relationnelle.

Synthèse :

Introduction :

Cet article analyse la manière dont les petites et moyennes entreprises (PME) intègrent la Gestion de la Relation Client (GRC) dans leur stratégie et mesure l’impact de cette intégration sur leur performance. À travers une enquête réalisée auprès de 439 dirigeants de PME, les auteurs identifient les différentes stratégies relationnelles adoptées et leur influence sur les résultats financiers des entreprises.

Développement :

Lien entre la GRC et la performance des PME :

– Cinq profils de PME sont identifiés selon leur approche de la GRC : des entreprises sans stratégie relationnelle spécifique aux entreprises focalisées sur la satisfaction client.

– Les PME avec une vision stratégique à long terme mettent en place des pratiques de GRC plus élaborées, favorisant la fidélisation et la satisfaction des clients.

– Les retombées sur la performance financière ne sont observables qu’à moyen terme, avec des effets contrastés selon les groupes de PME.

Stratégie et mise en œuvre de la GRC :

– L’adoption de la GRC implique des changements organisationnels, notamment en termes de collecte de données clients et d’utilisation d’outils dédiés.

– Bien que l’investissement dans des outils de GRC soit coûteux, leur usage permet de mieux segmenter la clientèle et de personnaliser l’offre.

– Les PME disposant de programmes de fidélité, d’outils de suivi des contacts clients et d’enquêtes de satisfaction constatent une amélioration progressive de leur rentabilité.

Méthodologie et résultats :

L’étude repose sur des analyses statistiques (ACP et CHA) pour classer les PME selon leur stratégie relationnelle.

Les PME avec une approche relationnelle focalisée sur des clients prioritaires affichent les meilleures performances en termes de croissance et de rentabilité.

La mise en place des outils de GRC a un effet négatif à court terme sur la rentabilité, mais cet effet s’estompe et devient positif après cinq ans d’utilisation.

Conclusion:

La GRC, lorsqu’elle est intégrée de manière stratégique, permet aux PME d’améliorer leur performance financière à moyen terme. L’étude montre que les entreprises qui ciblent leurs clients les plus rentables tout en mettant en place des outils adaptés bénéficient d’un avantage concurrentiel durable.

Intégration dans la revue de littérature:

Cet article est essentiel pour mon mémoire car il met en lumière les impacts concrets d’une stratégie de GRC sur la performance des PME. Bien que l’intelligence artificielle ne soit pas directement abordée, les résultats démontrent que la collecte et l’analyse des données clients sont des leviers de performance clés, que l’IA pourrait optimiser. Dans le contexte du secteur automobile, où je travaille, ces pratiques pourraient être appliquées pour renforcer la fidélisation client et améliorer le ciblage des campagnes CRM.

Bibliographie citée:

Kumar, V., & Reinartz, W.J. (2006). Customer Relationship Management: A Databased Approach. Wiley.

Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment–trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.

Payne, A., & Frow, P. (2005). A Strategic framework for customer relationship management. Journal of Marketing, 69(4), 167-176.

Peelen, E., Jallat, F., Stevens, E., & Volle, P. (2014). Gestion de la relation client. Pearson, 4e édition.

Frimousse, S., & Peretti, J.-M. (2019). « Expérience collaborateur » et « Expérience client » : comment l’entreprise peut-elle utiliser l’Intelligence Artificielle pour progresser ?. Question(s) de Management, 23, 135-156.
https://doi.org/10.5281/zenodo.10602607

Mots clés : expérience collaborateur, expérience client, intelligence artificielle, marketing expérientiel, ressources humaines

Résumé :
Cet article explore comment l’intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour améliorer à la fois l’expérience collaborateur et l’expérience client. L’IA transforme la gestion des relations clients et collaborateurs en automatisant et en optimisant les interactions. Les technologies telles que les chatbots, les systèmes de recommandation et les analyses prédictives améliorent l’expérience client en réduisant les temps d’attente et en fournissant des réponses rapides et précises. De même, l’IA permet d’améliorer l’expérience collaborateur en automatisant les tâches répétitives et en permettant aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Contexte d’apparition de l’IA dans l’expérience collaborateur et client
L’IA a été initialement adoptée par les marketeurs pour mieux connaître les clients et les consommateurs. Les usages marketing du Big Data se sont développés pour valoriser les masses de données accumulées. En parallèle, l’approche expérientielle s’est étendue aux ressources humaines, avec un souci de symétrie des attentions, visant à améliorer l’expérience collaborateur pour, en retour, améliorer l’expérience client.

Applications de l’IA dans l’expérience collaborateur et client
L’IA permet de traiter des volumes massifs de données, d’automatiser les réponses aux demandes des clients et de fournir des recommandations personnalisées. Dans le domaine des ressources humaines, l’IA aide à la gestion des talents, à l’analyse des compétences et à l’amélioration de l’engagement des employés. Les chatbots, par exemple, peuvent répondre aux questions fréquentes des employés, libérant ainsi du temps pour les tâches à plus forte valeur ajoutée.

Avantages de l’IA pour l’expérience collaborateur et client
L’IA améliore la satisfaction client en fournissant des réponses rapides et efficaces, en personnalisant les interactions et en anticipant les besoins des clients. Elle permet également d’optimiser les stratégies marketing et de fidéliser la clientèle. Pour les collaborateurs, l’IA permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi leur satisfaction et leur engagement.

Défis et considérations éthiques
L’intégration de l’IA dans la gestion des relations clients et collaborateurs soulève des défis importants, notamment en matière de protection des données, d’équité des algorithmes et de transparence. Les entreprises doivent veiller à un déploiement stratégique de l’IA, qui tienne compte des besoins d’interaction humaine et de transparence pour maintenir la confiance des clients et des collaborateurs.

Conclusion
L’IA ouvre de nouvelles opportunités pour améliorer l’expérience collaborateur et client, transformant profondément la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs employés. En optimisant l’expérience client et collaborateur, elle pose néanmoins des défis éthiques et pratiques qui nécessitent une adoption prudente et une réflexion continue sur son utilisation. Le potentiel de l’IA à redéfinir les interactions entre entreprises, clients et collaborateurs pourrait, s’il est bien exploité, offrir des avantages durables tant pour les organisations que pour leurs clients et collaborateurs, tout en intégrant des pratiques responsables et éthiques.

Bibliographie

• Benavent, C. (2016). Big Data, algorithmes et marketing : rendre des comptes. Statistique et Société, 4(3), 1-10.
• Cappelli, P., Tambe, P., & Yakubovich, V. (2018). Artificial Intelligence in HRM: Challenges and a path forward. SSRN Electronic Journal.
• Pine, B. J., & Gilmore, J. H. (1998). Welcome to the Experience Economy. Harvard Business Review, 76(4), 97-105.
• Nayar, V. (2011). Les employés d’abord, les clients ensuite. Harvard Business Review Press.
• Batat, W., & Frochot, I. (2014). Marketing Expérientiel, comment concevoir et stimuler l’expérience client ?. Dunod.
• Peretti, J.-M. (2016). La gestion des ressources humaines. Vuibert.
• Casilli, A. (2019). En attendant les robots : Enquête sur le travail du clic. Seuil.
• Bernheim, B. D., & Vincent, J. (2019). The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. University of Chicago Press.

• Market Intelligence: go to the lecture (password required) deux classes du Master 2 DB , premier semestre, 7h de cours par classe (soit 14h au total).
• Web Marketing go to the lecture (password required) Bachelor 3 FR MCO, au second semestre, 24h30 de cours.
• Comportement des consommateurs, social Ads & Display, deux classes du Master 1 DB, second semestre, 14h de cours par classe (soit 28h au total).
• UX Design, go to the lecture (password required), deux classes du Master 2 DB, second semestre, 14h de cours par classe (soit 28h au total).
• Outils CRM, go to the lecture (password required) trois classes du Master 1 SIC, second semestre, 14h de cours par classe (soit 42h au total).
• Advanced EXCEL Skills, go to the lecture (password required) (14 H), pour les Master 2, Luxury Brand Management