
Apprenez à utiliser l’intelligence artificielle pour analyser la rentabilité de votre catalogue et prendre de meilleures décisions business dans ce Deep Dive pratique centré sur le CAC, le LTV et les marges par produit.
Vous découvrirez comment aller au‑delà du volume de ventes et comprendre quels produits ou services sont réellement rentables en utilisant des outils comme ChatGPT, GPT Data Analyst, Excel et Google Analytics 4. Étape par étape, vous apprendrez à calculer le coût d’acquisition client, la valeur vie client, la marge brute et nette ainsi que le ratio LTV/CAC pour chaque produit, ligne et canal marketing.
En travaillant avec vos propres données, même si vous ne disposez que d’un simple tableur, vous préparerez et unifierez les informations issues de différentes sources, nettoierez et fusionnerez des jeux de données et construirez un fichier maître prêt pour l’analyse business. Avec l’aide de l’IA, vous générerez des rapports automatiques, des tableaux de bord et des visualisations qui révèlent des tendances, des fuites de rentabilité et des opportunités de croissance.
Vous appliquerez des méthodologies comme la matrice BCG et l’approche Supprimer / Optimiser / Scaler afin d’identifier les produits stars, les vaches à lait, les lignes peu rentables, les pépites cachées et les produits d’appel qui attirent des clients à fort LTV. Vous apprendrez aussi à segmenter vos clients A, B et C, à calculer un LTV avancé en fonction de la récurrence et des marges et à le comparer avec le CAC réel de chaque segment et canal d’acquisition.
Enfin, vous mettrez tout en pratique avec une étude de cas complète de la marque fictive MONTEVERDE FOOTWEAR, en analysant baskets, bottes, sandales et mocassins pour comprendre pourquoi les ventes augmentent sans que le bénéfice net progresse, où se situe l’hémorragie financière et quelles décisions stratégiques améliorent la rentabilité globale. Ce cours s’adresse aux entrepreneurs, professionnels du ecommerce, marketeurs et consultants qui souhaitent relier données, IA et stratégie pour construire un catalogue plus rentable.
7 leçons & 2 vidéos téléchargées

6 minutes, 55 secondes

5 minutes, 26 secondes

7 minutes, 11 secondes

9 minutes, 34 secondes

8 minutes, 2 secondes
Vous apprendrez à lire vos chiffres avec clarté, en passant de données de ventes brutes à une vision réelle de la rentabilité. Vous définirez et appliquerez des indicateurs clés comme le CAC et le LTV, vous unifierez les informations issues de feuilles de calcul et d’outils d’analytics, puis vous préparerez un dataset maître propre, prêt pour l’analyse avec l’IA. Vous utiliserez ChatGPT et Data Analyst pour calculer marges brute et nette, CAC par canal, LTV par produit et segment de client, puis comparer le ratio LTV/CAC afin de comprendre quelles actions restent viables.
Vous apprendrez aussi à interpréter les résultats grâce à des frameworks business concrets. Vous classerez les produits avec la matrice BCG, vous repérerez étoiles, vaches à lait, lignes douteuses et références qui grignotent la marge. Vous appliquerez la méthode Éliminer / Optimiser / Scaler pour repenser votre catalogue, identifier produits d’appel, opportunités de marge cachée et segments de clients à forte valeur. Vous mettrez le tout en pratique avec une étude de cas d’une marque de chaussures pour terminer avec un plan précis afin d’améliorer votre portefeuille et concentrer les investissements là où ils rapportent le plus.
Destiné aux entrepreneurs, dirigeants de PME, responsables marketing, managers e-commerce, consultants et freelances gérant des catalogues, disposant de données de ventes de base, recherchant des décisions appuyées sur marge, CAC et LTV
Aucune expertise poussée requise, seulement bien connaître vos produits ou services, disposer de données simples de ventes et coûts dans un tableur, maîtrise basique des feuilles de calcul, accès à ChatGPT et éventuellement GPT Data Analyst, aisance minimale avec les chiffres.
ótimo! recomendo a todos

Analyse la rentabilité de vos produits et services avec l’IA
Apprenez chez vous, sans horaires fixes et à votre rythme. C’est vous qui décidez de votre programme d’apprentissage.
Apprenez les techniques et les méthodes les plus utiles auprès des meilleurs professionnels du secteur créatif.
Dans chaque leçon, votre professeur vous transmettra ses connaissances avec enthousiasme, vous donnera des explications claires et vous fera bénéficier de son expertise.
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Cette communauté réunit plus de huit millions de personnes des quatre coins du monde, curieuses et passionnées, avec cette même envie de développer et d’exprimer leur créativité.
Domestika sélectionne les professeurs avec soin et produit chaque cours en interne afin de garantir une expérience d’apprentissage en ligne de qualité optimale.
Vous pouvez calculer le CAC et le LTV de vos produits en utilisant des outils d’IA qui automatisent l’intégration et l’analyse des données de ventes, marketing et clients, pour obtenir ces indicateurs rapidement et avec précision.
Il vous faut des données de ventes, de coûts, des campagnes marketing, ainsi que l’accès à des outils comme les tableurs, Google Analytics et des plateformes intégrant l’intelligence artificielle pour l’analyse automatisée.
Oui, ce cours est conçu pour des utilisateurs de niveau intermédiaire, notamment ceux qui ont déjà une expérience de base en analyse de données, tableurs ou gestion de e-commerce.
Vous apprendrez à calculer et comparer le CAC et le LTV, analyser la rentabilité des produits, automatiser l’intégration des données, utiliser la matrice BCG et exploiter l’IA pour optimiser vos portefeuilles produits et prendre des décisions stratégiques.
Grâce à des prompts personnalisés et des intégrations d’IA, vous pourrez créer des formules et processus automatisés qui calculent le CAC et le LTV directement dans vos tableurs, vous faisant gagner du temps et évitant les erreurs manuelles.
La matrice BCG classe les produits selon leur part de marché et leur croissance, aidant à identifier ceux à développer, optimiser ou supprimer pour maximiser la rentabilité de votre portefeuille.
Oui, le cours enseigne des techniques et outils pour unifier des données dispersées (Excel, CSV, Google Analytics) via l’intelligence artificielle, facilitant une analyse complète et cohérente.