Nom : Benatia
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Date d'inscription : le 24 Novembre 2024
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Quelles sont les stratégies efficaces pour promouvoir des services B2B sur Facebook et LinkedIn ?
le 29 Avril 2025Quand tu dis que les approches traditionnelles ne fonctionnent plus, tu penses à quoi exactement ? Parce que ça peut recouvrir pas mal de choses. Et ton public cible, il ressemble à quoi ? Secteur d'activité, taille d'entreprise, etc. Plus tu donnes de détails, plus on pourra te donner des conseils précis.Quelles sont les stratégies efficaces pour promouvoir des services B2B sur Facebook et LinkedIn ?
le 03 Mai 2025Reptilienne8 a raison, le contenu gratuit doit vraiment apporter quelque chose, sinon ça fait l'effet inverse. A ce sujet, je vous partage cette vidéo qui compare LinkedIn et Facebook ads pour du B2B, avec un focus sur le coût et l'efficacité.
LinkedIn Vs Facebook Ads for B2B - SaaS Growth Marketing[/video] Ça donne des pistes pour arbitrer en fonction de ses objectifs.Comment optimiser votre chaîne d'approvisionnement pour un meilleur service client ?
le 13 Juin 2025Le coup de l'Alliance Rebelle, Luke, ça me fait penser qu'il faudrait peut-être aussi penser à la sécurité des données dans tout ça. Parce que bon, une supply chain intégrée, c'est aussi une surface d'attaque potentielle plus large pour les cybermenaces. Sinon, pour revenir au sujet principal, je suis d'accord avec l'importance de la transparence. C'est un facteur de confiance énorme pour le client final.Comment optimiser votre chaîne d'approvisionnement pour un meilleur service client ?
le 13 Juin 2025SenseiGaming, merci pour le partage de tes outils. DemandForecasting.ai, je vais me pencher dessus. C'est vrai que l'articulation entre les modèles prédictifs et le jugement humain est primordiale. On ne peut pas laisser l'IA prendre toutes les décisions, surtout quand on parle de relation client. En rebondissant sur ce que tu dis, je pense qu'il faut aussi considérer la question de la qualité des données. Car un modèle de machine learning, aussi sophistiqué soit-il, ne vaut que ce que valent les données qu'on lui fournit. Si les données sont biaisées, incomplètes ou erronées, les prévisions seront forcément faussées. Or, dans une supply chain complexe avec de multiples acteurs, il est rare d'avoir des données parfaitement propres et homogènes. Selon une étude de Gartner, près de 60% des projets de data science échouent à cause de problèmes de qualité des données. Ça donne à réfléchir. Et DataVestale n'a pas tort, la question de la sécurisation de ces données est primordiale, vu les attaques de type ransomware, en 2023, les attaques sur la supply chain ont augmenté de 42%. Il faut que les entreprises puissent mettre en place une stratégie de défense adéquate. Donc, en résumé, oui aux outils de prévision, mais avec une approche critique et une attention particulière à la qualité des données et à leur sécurisation. Sinon, on risque de se retrouver avec des prévisions certes sophistiquées, mais complètement déconnectées de la réalité et vulnérables aux cyberattaques.Comment optimiser votre chaîne d'approvisionnement pour un meilleur service client ?
le 13 Juin 2025Théo, c'est pas faux... J'ai peut-être un peu dévié. Mais la sécurité des données, c'est un sujet qui me tient à cœur. Promis, j'essaie de me recentrer sur le sujet initial.