Retail - Expert Data Science et Agents IA en Marketing Performance - Freelance

Contexte :

Un acteur de la distribution souhaite accélérer la croissance de sa place de marché internationale. Le catalogue des vendeurs tiers y est environ dix fois plus étendu que celui des produits vendus en propre, mais leurs fiches produits génèrent encore un trafic insuffisant. Le marketing à la performance est aujourd'hui largement manuel et fragmenté entre pays. Dans le cadre de la préparation budgétaire de 2027, l'équipe internationale souhaite tester une approche centralisée, fondée sur la science des données et les agents IA, avant d'envisager une équipe pérenne.

Enjeux :

• Démontrer que l'IA peut industrialiser le marketing à la performance d'une place de marché internationale.

• Augmenter la visibilité et le trafic des produits des vendeurs tiers sur les plateformes publicitaires et les moteurs de recherche fondés sur l'IA.

• Piloter un volume croissant de campagnes et de références sans augmentation proportionnelle des effectifs.

• Automatiser les décisions simples tout en maintenant une validation humaine sur les arbitrages stratégiques.

• Établir les conditions d'un déploiement international et de la constitution d'une équipe dédiée.

Missions confiées :

• Cartographier les processus de marketing à la performance des différents pays et identifier les tâches manuelles et les décisions automatisables.

• Auditer les données produits, flux, campagnes, budgets et indicateurs, et identifier les données complémentaires utiles aux décisions.

• Définir les cas d'usage prioritaires de l'IA appliquée au marketing à la performance.

• Concevoir et développer des agents IA analysant quotidiennement les performances des campagnes et automatisant certains ajustements de budgets et de paramètres.

• Intégrer les solutions à l'environnement technologique existant : Databricks, Google Cloud Platform, Channable et outils publicitaires.

• Optimiser contenus et flux produits pour Google Shopping, Meta, TikTok et les moteurs de recherche fondés sur l'IA.

• Construire un dispositif de recommandations quotidiennes, avec supervision, alertes et validation humaine des décisions structurantes, en lien avec le responsable des flux de données et les équipes marketing.

• Déployer une expérimentation sur un périmètre pilote, mesurer les gains de performance et de productivité, puis définir les conditions d'une industrialisation.