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Le dashboard de demain : data visualisation et storytelling

« Un bon croquis vaut mieux qu’un long discours ». L’adage napoléonien semble s’appliquer aussi au traitement des données. En la matière, le tableau de bord intelligent (appelé Dashboard) s’est imposé comme l’outil de prédilection de tout décideur marketing averti.

Fini les semaines d’attente pour obtenir un simple rapport ! Les Directions Marketing les plus habiles ont recours à ces nouveaux tableaux de bord intelligents et partagés pour suivre et évaluer en temps réel l’efficacité de leurs campagnes et de leurs enquêtes d’études.

Datamining, dataviz, rapports infographiques : les nouvelles technologies n’ont pas fini de révolutionner les usages…

 

Quelle est l’utilité des dashboards pour le marketing et les études ?

Le marché de la data a profondément évolué. Les informations et les données marketing sont de plus en plus stockées dans des machines qui souffrent de cet effet « boite noire » et demeurent finalement assez illisibles par l’humain. Or le nombre de données ne cesse de croitre : qu’il soit question d’achat en ligne ou en magasin, d’échanges sur les réseaux sociaux, de dispositifs d’écoute client ou de l’envoi d’un simple email. Les professionnels du marketing ressentent plus que jamais le besoin d’accéder de façon autonome à toutes les données qui les concernent ou qui pourraient leur être utiles.

Dans ce contexte, si l’on devait citer un métier « disrupté », il s’agirait probablement du marketing. Le métier connait de profonds changements dans ses pratiques. Par exemple, la tendance pour les études il y a quelques années était l’outsourcing. Le client payait un institut ou un cabinet d’études pour analyser et restituer ses données d’enquêtes.

Aujourd’hui l’approche semble dépassée au regard du nombre d’outils analytiques à disposition du Responsable Marketing. Le marketeur peut désormais réaliser une partie des études lui-même.

Les outils « Tableau de bord » permettent justement de se connecter facilement à toutes les bases de données et systèmes applicatifs afin d’explorer et manipuler l’information stockée avec des fonctions aussi simples que le glisser-déposer (drag-and-drop). Les technologies des dashboards et d’analyse visuelle permettent littéralement d’aider les marketeurs à visualiser et à comprendre les données.

 

Les outils « dashboards » révolutionnent le marché des études :

Ces nouveaux outils permettent d’explorer toutes les données sans définir à l’avance les critères de requêtes. Pour les études marketing, c’est particulièrement utile pour découvrir des corrélations entre les données que l’on n’aurait pas pu imaginer lors de la phase amont de conception de l’enquête.

Les nouvelles générations de dashboards permettent également de croiser les résultats d’enquêtes avec d’autres données internes ou externes, ce qui permet là aussi d’enrichir l’interprétation.

Les services marketing manipulent aujourd’hui un grand nombre de données, certains acteurs disent même qu’ils deviennent « les services de renseignement de l’entreprise ».

Si de plus en plus de marketeurs ont accès aux outils dashboards, l’exploitation des données reste encore limitée. Il faut pour cela développer leur appétence pour l’analyse des données, et c’est ce que font les « Chief Data Officers » dans les entreprises : ils organisent des ateliers pour que les utilisateurs « jouent » avec leurs données, et découvrent des gisements de valeur à partir de l’utilisation de la dataviz.

Les business modèles évoluent de cette façon, en découvrant des utilisations nouvelles de la data, ce qui se trouve de fait au cœur de la transformation digitale de l’entreprise. C’est ce qu’affirme plus de la moitié des directeurs marketing interrogés dans le cadre du dernier baromètre Qlik sur « l’entreprise data-driven ». Le même baromètre révèle que les utilisateurs métiers sont de plus en plus autonomes en ce qui concerne la gestion de leurs données. Et de nouveaux outils leur permettent d’exploiter facilement et concrètement les données qu’ils possèdent.

 

Demain, à quoi ressemblera une restitution des résultats ?

Tendance venue de l’univers du digital, l’infographie en dit long sur notre façon actuelle d’appréhender l’information. Elle permet de représenter de manière synthétique et esthétique une information en cherchant à attirer la curiosité du lecteur et lui donner envie de « Partager ».

Habitués à présenter de l’information statistique à leurs clients, les instituts et les cabinets d’études marketing ont vu émerger cette réalité au fil du temps. Ils ont dû s’adapter, parfois dans la douleur, sur « comment restituer des résultats d’études de manière optimale ? ». Et si les dashboards intelligents étaient un moyen pour répondre à cette question ?

 

Historiquement…

Pendant des années, l’industrie des études s’est contentée de servir des tableaux complexes en recherchant l’exhaustivité systématique de l’information jusqu’à plus soif. Avec pour corollaire des rapports d’études qui n’en finissaient pas de grossir.

Il y a 20 ans, les équipes de chargés d’études et directeurs d’études ne se déplaçaient jamais chez leurs clients sans leurs lourds exemplaires imprimés et fraichement reliés de rapports à remettre, comme preuve de travail intense à leurs clients.

A cette époque, les responsables marketing avaient de leur côté plus de temps à leur consacrer et s’ensuivaient de longues réunions de présentation des résultats.

Puis, les instituts d’études ont réalisé qu’ils passaient à côté de l’essentiel : transmette la voix des clients, prendre de la hauteur sur les résultats et les rendre digestes, et surtout prendre le temps de réfléchir avec le client. Car l’urgence jusqu’à il y a quelques années dans le domaine des études c’était de retrouver une place de choix auprès de ses clients. Si hier, les instituts étaient passeurs de résultats, on attend de la profession d’accompagner la stratégie marketing par des approches plus opérationnelles et plus réactives et par des nouveaux dashboards intelligents offrant des nouveaux usages grâce à leurs technologies : logiciels d’analyse IA, KPIs, rapports infographiques, et vidéos de reporting.

 

Présenter différemment…

Cette prise de conscience « présenter différemment » se traduit par un changement d’attitude profond au sein même des équipes marketing. Nous vous partageons quelques bonnes pratiques pour des restitutions impactantes :

– Faire vivre la parole du répondant/participant :

Les verbatims issus des remontées clients et des études qualitatives sont des mines d’or pour les Directions Marketing, mais rien de plus soporifique qu’une lecture de ces derniers en présentation orale. Insérer des extraits de verbatims clients (audios, vidéos) viendra donner vie aux résultats par la voix du client lui-même et renforcer le message.

– Une image vaut mieux qu’un tableau !

Si aujourd’hui la data visualisation est au centre des débats, c’est parce que nous sommes confrontés à l’explosion du big data dans notre quotidien : 90% des données mondiales actuelles ont été créées au cours des deux dernières années selon McKinsey. Face à cette overdose de chiffres, il convient d’aller à l’essentiel. Parfois, une image aura plus d’impact qu’un tableau de chiffres.

– Le storytelling : une histoire vaut mieux qu’un discours

Trop souvent, une présentation de résultats se contente de suivre de manière linéaire le plan du questionnaire ou du guide d’entretien. Raconter une histoire pour communiquer les résultats, une méthode très en vogue par les professionnels du marketing.

Le monde des études s’approprie aussi le storytelling à la fois au niveau de l’architecture des projets que de la communication des résultats.

Intégrer de l’émotion au cœur des restitutions est la meilleure façon d’engager et de captiver le public. Nous accueillons une histoire bien mieux qu’un discours rationnel, et l’information transmise est bien mieux mémorisée. C’est un atout non négligeable dans un monde inondé de données d’intégrer cette technique dans les méthodes de restitution des résultats pour délivrer les informations utiles aux clients.

C’est un enjeu important auquel les dashboards de demain gagneraient à répondre, fournir des chiffres utiles et le sens que cela présente que ce soit au travers du data-design, vidéo ou du storytelling. La charge cognitive de l’individu est limitée. Pour pallier la surcharge d’informations, le storytelling se révèle comme un moyen efficace.

Les histoires ont la capacité unique de lier l’information avec l’émotion, le contexte et le sens. Les clients veulent comprendre rapidement et facilement les principaux enseignements, et savoir ce qu’ils doivent faire.

Dans ce cadre, le storytelling est un moyen qui peut être utilisé dans les dashboards de demain. Combiner la technique de storytelling avec de la dataviz, des rapports infographiques, et des vidéo-reportings permettront de faire « vivre » davantage les données et de leur donner du sens. Bring data to life, le défi des dashboards de demain !

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IA & Marketing : la promesse de la data intelligence ! (Part 1)

Dans le domaine du marketing, la data intelligence peut être sollicitée à tous niveaux, de la gestion des campagnes au suivi de la relation client, en passant par la veille concurrentielle, l’innovation et la gestion de l’e-réputation. Parallèlement, les consommateurs s’informent différemment et adoptent de nouveaux modes de consommation et d’achat, ils deviennent maîtres de leur consommation.

Dans ce contexte, l’enjeu pour les marques est de toujours mieux cerner les tendances, les profils, les habitudes de consommation, pour d’une part anticiper les comportements par une connaissance plus fine, et d’autre part améliorer l’engagement client en répondant de manière plus ciblée et donc plus efficace, aux attentes. L’Intelligence Artificielle apparait clairement comme un élément disruptif majeur pour y répondre.

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Mais d’où vient l’IA ?

Le terme « Intelligence Artificielle » a été utilisé pour la première fois en 1956, lors d’une conférence organisée à l’université de Dartmouth par un jeune professeur de Mathématiques, John McCarthy, qui réunit une poignée de chercheurs dont des futurs ténors de la discipline (Marvin Minsky, Claude Shannon). L’idée de base consistait à modéliser l’intelligence humaine pour simuler son fonctionnement sur des machines capables d’apprendre et de s’améliorer.

L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui sur le devant de la scène scientifique et médiatique. C’est plus qu’un retour en grâce, plutôt une déflagration qui s’étend à toutes les sphères économiques, politiques, marketing, sociales, etc. Il ne se passe pas un jour sans qu’on ne parle de l’IA dans les médias.

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L’IA suscite aujourd’hui un réel engouement

La notoriété de cette technologie s’est accrue partout dans le monde. En France, une étude de Médiamétrie réalisée en novembre 2017 a révélé que 85% des personnes interrogées avaient déjà entendu parler d’Intelligence Artificielle (même si le niveau de compréhension sur les usages de l’IA était encore plutôt faible).

Cette même étude a décelé un niveau de soutien surprenant pour l’IA, qu’on aurait pu imaginer à la source de nombreuses défiances et peurs diffuses. 86% des personnes interrogées ont considéré que le développement des technologies d’intelligence artificielle allait avoir des effets positifs pour la société dans son ensemble.

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Comment expliquer l’emballement général pour l’IA ? cette idée vieille de plus d’un demi-siècle…

En effet, pourquoi l’Intelligence Artificielle semble aujourd’hui si prometteuse et si disruptive alors même que les travaux actuels se basent sur des méthodes et concepts forgés il y a au moins 30 ans ?

En réalité, l’univers de l’IA profite aujourd’hui d’un véritable alignement favorable des planètes :

  • Tout d’abord, l’augmentation exponentielle de la vitesse des microprocesseurs et des capacités de stockage ont, en tout cas, ouvert d’extraordinaires possibilités de calcul dont bénéficie l’IA aujourd’hui.
  • Ensuite, l’arrivée du Big Data qui produit désormais d’énormes masses de données, très utiles aux algorithmes d’apprentissage de l’IA. Ainsi, les millions de textes, d’images et de vidéos disponibles sur le net servent aujourd’hui de matière première pour mettre au point, entrainer, perfectionner et évaluer les systèmes de reconnaissance automatique en tout genre. Des bibliothèques d’images ont ainsi vu le jour et ont été constituées grâce à cette technologie (ex : ImageNet, projet piloté par les universités de Stanford et de Princeton).
  • Enfin, les méthodes de deep learning elles-mêmes en ont logiquement profité et se sont beaucoup perfectionnées. L’augmentation de la puissance des machines a permis de mettre au point et d’expérimenter des modèles complexes et plus puissants que ceux conçus auparavant.

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En somme, c’est la conjugaison des évolutions technologiques, de la disponibilité de matière première pour l’apprentissage (Big Data) et des progrès théoriques ont permis des avancées spectaculaires qui ont remis l’IA sur le devant de la scène, et ainsi accélérer l’analyse de données. La promesse de la data intelligente devient-elle une réalité ? à suivre…

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IA & Marketing : la promesse de la data intelligence ! (Part 2)

L’Intelligence Artificielle fait partie comme le Big Data ou la Blockchain de ces concepts technologiques que l’on évoque bien plus qu’on ne comprend vraiment. Les notions à la base de l’IA restent très floues, et on a encore du mal à comprendre comment cela fonctionne concrètement.

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Comprendre l’IA, oui mais…

L’intelligence artificielle est, en tout cas un concept chargé d’affect qui touche à l’essence de l’humain et soulève logiquement autant d’espoirs que de craintes. En imitant l’homme dans l’imaginaire collectif, la technologie peut pour certains, assister l’humain et le soulager, et, pour d’autres, le remplacer et l’aliéner. C’est un peu comme le problème du verre à moitié plein ou à moitié vide.

Il faut tout d’abord comprendre que la notion d’intelligence dont on parle dans l’IA est, pour l’instant du moins, focalisée sur un processus unique, qui cherche à reproduire les mécanismes du raisonnement humain sur une problématique bien précise. On parle d’IA faible par opposition à l’IA forte, consciente d’elle-même et capable de simuler les actions et raisonnements humains dans toutes leurs dimensions.

Ce qui caractérise l’IA se résume en deux mots : Machine Learning. En effet, alors qu’un programme informatique classique doit prévoir à l’avance tous les cas de figures et les combinaisons d’événements, un programme d’IA basé sur du Machine Learning est conçu pour apprendre tout seul, s’adapter aux situations nouvelles dans le contexte défini et évoluer pour mieux prendre en compte l’avenir.

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Comment la machine apprend ?

Pour apprendre, un système a besoin de données en entrée qui vont lui permettre de s’entrainer pour être en mesure d’effectuer des prédictions sur des nouvelles données qui lui seraient présentées. Cet apprentissage peut être supervisé ou non supervisé.

En mode supervisé, le jeu de données fourni pour entrainer le système doit comporter la réponse pour chaque enregistrement, sur la variable à prédire. Ainsi, si vous souhaitez mettre en place un algorithme de scoring de nouveaux clients, vous devez fournir au système un jeu d’entrainement comportant des clients existants avec leurs caractéristiques (prédicteurs) et le score qui est associé à chacun d’entre eux (valeur à prédire).

L’apprentissage non supervisé fonctionne sans valeur de référence. Le jeu d’entrainement ne comporte que des caractéristiques à partir desquelles le système est chargé de constituer des groupes. Cette approche correspond aux processus de clustering connus des professionnels des études marketing. Les groupes ainsi définis en détectant des similarités entre les contenus et les individus du fichier, peuvent être étiquetés a posteriori par l’expert « humain » Data Analyst après analyse de leurs caractéristiques.

Après cette phase d’apprentissage, il est possible d’interroger le système sur des nouvelles données pour avoir un pronostic en fonction de ce qu’il a appris. Cette interrogation peut être ponctuelle ou en direct.

Le premier cas correspond à un usage analytique, où l’expert Data Analyst utilise le programme d’IA pour qualifier un fichier de données, en d’autres termes pour identifier les données pertinentes et exclure les données aberrantes qui pourraient fausser/biaiser l’analyse ou le modèle généré.

Quant au deuxième cas, il correspond à une interaction en temps réel avec l’algorithme d’IA au travers d’une interface dynamique qui permet de communiquer avec la machine. Ainsi, l’expert humain agit sur la machine par exemple pour : identifier des profils bien précis, isoler des comportements émergeants, identifier des signaux faibles, évaluer les caractéristiques de certains segments pour déterminer les actions à mener, etc. C’est le cas de l’algorithme d’IA développé par la startup française FANVOICE, qu’elle utilise pour analyser les contenus des campagnes de co-création et d’innovation menées sur sa plateforme, pour de nombreuses grandes marques dans l’énergie, Internet de l’objet, alimentaire, banque, assurance, etc.

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Quelles sont les clés de réussite d’un apprentissage pertinent de la machine chez FANVOICE ?

La qualité des données est bien sûr essentielle pour un apprentissage pertinent de la machine. Il est donc important de veiller à plusieurs paramètres pour concevoir un corpus de données de qualité :

  • Taille du fichier : un corpus trop petit ne permettra pas d’obtenir un modèle de qualité. Les règles classiques d’échantillonnage et de nombres utilisées en Market Research s’appliquent aussi dans ce cas.
  • Structure des campagnes : les campagnes powered by FANVOICE intègrent une cartographie d’inspiration créée à partir d’un design et d’une méthodologie marketing qui favorisent un recueil de données ciblées, en répondant à une problématique précise déclinée en thématiques. Ainsi, cette cartographie d’inspiration, bien conçue pour traduire la problématique de la marque, permet de guider les participants en les invitant à s’exprimer sur des sujet utiles qui répondent aux objectifs assignés à la campagne.
  • Animation et modération : l’animation des fils de discussion de la plateforme par un Community Manager et par un Expert projet contribue à générer des contenus riches et pertinents au regard de la problématique adressée, et donc de contribuer de prime abord à un modèle d’analyse pertinent et porteur d’insights.
  • Représentativité des données : les données en entrée doivent intégrer toutes les nuances que vous souhaitez dégager et exclure les données aberrantes qui pourraient fausser l’analyse (par exemple via une liste de stop words adaptée à la campagne).
  • Qualité des prédicteurs : les prédicteurs doivent permettre à l’algorithme de dégager un modèle d’analyse pertinent. La présence d’éléments inutiles (bruits) peut fausser le système et aboutir à une modélisation inefficace.

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L’humain agit sur la machine et reste au cœur du processus décisionnel !

L’IA ne fait pas disparaître l’expertise humaine, bien au contraire. Les algorithmes d’intelligence artificielle basent leur fonctionnement sur ce qui leur est fourni au départ. Leur capacité de calcul rapide et de combinaisons complexes dépasse les nôtres pour gagner toujours en précision et en efficacité.

Enfin, les machines seules, aussi efficaces soient-elles, ne peuvent acquérir ni sagesse ni bon sens, propriétés – non mathématiques donc non transformables en algorithmes – propres à l’être humain. Kasparov, le précise dans sa parole : « Les machines font des calculs. Nous comprenons les choses. Les machines reçoivent des instructions. Nous avons des buts. Les machines ont pour elles l’objectivité. Nous avons la passion. Nous ne devrions pas avoir peur de ce que nos machines peuvent faire aujourd’hui. Nous devrions plutôt nous inquiéter de ce qu’elles ne peuvent toujours pas faire car nous aurons besoin de l’aide de ces nouvelles machines intelligentes pour faire de nos rêves les plus fous une réalité »

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La raison d’être de l’IA n’est donc pas de remplacer l’humain mais au contraire de lui simplifier la tâche, tout en le replaçant au centre de son activité. La course à la pertinence et à la performance des données pour en extraire de la data intelligence est en marche !

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Quand le Machine Learning devient un incontournable détecteur de tendances !

Le Machine Learning ou apprentissage automatique révolutionne la connaissance client en brassant l’immensité du big data pour en tirer des corrélations et des déductions singulières, jamais envisagées par les marketeurs. Et si le marketing devenait une science exacte ?

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Le Machine Learning, détecteur de tendances :

L’un des usages réussis en marketing du Machine Learning est sa capacité à mesurer scientifiquement ce que le consommateur pense et perçoit des marques à tout moment. Il est capable d’identifier des nouveaux segments de marché, de nouvelles tendances, de percevoir l’arrivée de signaux faibles en temps réel, etc.

Au regard de ces enjeux et opportunités, les Directions Marketing investissent massivement dans l’Intelligence Artificielle. Selon un récent rapport de l’ODC (International Data Corporation), les dépenses des Directions Marketing en logiciels d’IA ont explosé dans le monde et représentent 360 millions de dollars en 2016. Ce chiffre devrait atteindre plus de 3 milliards en 2020, ce qui représente une croissance de 550%.

L’apprentissage machine donne les mains libres aux départements marketing pour passer plus de temps sur des activités à plus forte valeur ajoutée comme l’analyse, l’évaluation des segments et des opportunités stratégiques, plus que sur de la collection de données clients, l’intégration de données et la détection d’anomalies.

L’apprentissage machine est déjà présent au sein de l’écosystème des entreprises, il va être beaucoup plus souvent embarqué dans nombre voire la totalité des aspects du marketing digital au travers de l’acquisition et la rétention clients et de la gestion de la fidélité.

Le Machine Learning, pilier incontournable de l’Intelligence Artificielle, entre en scène et bouleverse le marketing.

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Comment le Machine Learning procède concrètement ?

Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunités cachées du Big Data. Cette technologie permet d’extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées (réseaux sociaux, plateformes de marques, forums, programmes de fidélité, etc) pour répondre aux besoins « métier » du marketing. Elle est très efficace dans les situations où les insights doivent être découverts à partir de larges quantités de données diverses. Contrairement aux outils analytiques traditionnels, le Machine Learning se révèle plus efficace en termes de précision et de vitesse. Plus les données injectées à un système Machine Learning sont nombreuses, plus ce système peut apprendre et appliquer les résultats à des insights de qualité supérieure. Le Machine Learning permet de découvrir des patterns enfouies dans les données en moins de temps qu’un traitement manuel « humain » et donc avec plus d’efficacité.

Ainsi, le Machine Learning propose de plonger dans les méandres de l’inconscient pour faire émerger  des tendances grâce à des data toujours plus nombreuses à passer au tamis des algorithmes pour mieux comprendre les comportements, et détecter les intentions. Grâce à sa puissance d’analyse, cette avancée technologique de l’Intelligence Artificielle permet aux entreprises de tirer partie de la richesse des données qu’elles collectent.

Les algorithmes de machine learning croisent des données hétérogènes (éloignées) les unes des autres pour déterrer des corrélations jamais mises à jour. C’est notamment grâce à la baisse du coût de stockage des données, et grâce à l’augmentation continue de la puissance de calcul des systèmes informatiques que l’Intelligence Artificielle se révèle aujourd’hui prometteuse et disruptive, avec des résultats étonnants qu’un esprit humain aurait balayé d’un revers de la main. Au final, cette perception ultraprécise des comportements permet d’affiner et d’individualiser les informations et les offres présentées au client. Un exemple connu : Amazon recommande déjà à chaque internaute intéressé par un livre, des ouvrages connexes qui peuvent lui plaire. Spotify ou Netflix recommandent avec une grande précision des musiques, films et séries télévisées qui sont susceptibles de plaire aux utilisateurs à partir de leurs historiques.

Cette perception des comportements clients projette aussi les marques dans le futur en leur ouvrant une fenêtre sur les évolution probables des attitudes et des habitudes de consommation : c’est l’aspect prédictif du Machine Learning qui anticipe les besoins et les désirs des clients. Elle favorise aussi une relation client plus proche, plus pertinente et, par conséquent, plus efficace.

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Machine Learning et Big Data : une libération pour les marketeurs ?

L’apprentissage automatique change radicalement le Big Data : la découverte de nouveaux schémas de comportement des consommateurs est rendue possible grâce à des calculs et des analyses multi-dimensionnelles. Ainsi, il peut automatiser la découverte de nouveaux sujets de préoccupation des consommateurs et comprendre la corrélation entre deux centres d’intérêt/thématiques a priori très éloigné(e)s.

Le Machine Learning permet de faire d’extraordinaires progrès en matière de segmentation dynamique, fine et opérable des cibles.

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Et si ces technologies apprenantes libéraient les marketeurs sur certains aspects ? Ainsi, la phase fastidieuse de collecte de data étant réduite, et son traitement devenu intelligent, permet de consacrer plus de temps à la création de valeur ajoutée : une avancée de taille ! D’autre part, le Machine Learning accroît la vitesse de perception des changements et la capacité de réactivité des marques. La révolution du Machine Learning est en marche ! Aux marketeurs de la saisir.

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