Notre Rapport sur les tendances marketing 2023 ont constaté que les spécialistes du marketing axés sur les données gagneront en 2023. Cela a du sens, mais l’analyse des données peut être difficile et chronophage pour de nombreuses entreprises.
Entrez l’analyse de l’IA, un processus rapide qui apporte aux spécialistes du marketing les réponses dont ils ont besoin pour créer des campagnes basées sur les données. Dans cet article, nous aborderons :
Qu’est-ce que l’analyse de l’IA ?
L’analyse de l’IA est un type d’analyse de données qui utilise l’apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles, des tendances et des relations. Il ne nécessite aucune intervention humaine et les entreprises peuvent utiliser les résultats pour prendre des décisions basées sur les données et rester compétitives.
Comme pour tout apprentissage automatique, l’analyse de l’IA devient plus précise et précise au fil du temps, en particulier lorsqu’elle est formée pour apprendre les préférences de l’industrie afin de contextualiser les résultats en fonction des besoins commerciaux individuels.
L’analyse de l’IA est parfois appelée analyse augmentée, ce qui Gartner définit comme “L’utilisation de technologies habilitantes telles que l’apprentissage automatique et l’IA pour aider à la préparation des données, à la génération d’informations et à l’explication des informations afin d’augmenter la façon dont les gens explorent et analysent les données dans les plates-formes d’analyse et de BI.”
Comment utiliser l’IA dans l’analyse de données
L’analyse de l’IA diffère de l’analyse traditionnelle en ce sens qu’elle est dirigée par la machine. Son échelle est plus importante, le traitement des données est plus rapide et les algorithmes donnent des résultats précis.
L’analyse de l’IA peut faire ce que font les humains, mais veillez à la considérer comme un remplacement total. Si vous utilisez l’IA dans l’analyse de données, envisagez de l’exploiter pour compléter les capacités et l’expertise de votre équipe.
Par exemple, un outil d’analyse d’IA peut traiter les résultats d’un test A/B et dire rapidement quelle version a le retour sur investissement et le taux de conversion les plus élevés. Un spécialiste du marketing peut prendre ces informations, identifier exactement ce qui a eu un impact sur les performances de chaque version et appliquer ces informations aux futures pratiques marketing.
Avantages de l’utilisation de l’analyse de l’IA
Les principales différences entre l’analyse de données gérée par l’homme et l’analyse de l’IA sont les trois principaux avantages de l’utilisation de l’analyse de l’IA : l’échelle, la vitesse et la précision :
1. Échelle
Les outils d’analyse de l’IA peuvent exploiter de grandes quantités de données à la fois. Son échelle apporte également un avantage concurrentiel, car les machines peuvent rechercher des données accessibles au public auprès d’autres sources, exécuter des tests comparatifs et vous aider à en savoir plus sur les performances des concurrents et sur la façon dont vous vous comparez.
2. Vitesse
Les machines ne nécessitent pas les temps d’arrêt dont les humains ont besoin, de sorte que le traitement des données peut se produire instantanément. Il peut simplement être alimenté par un ensemble de données et laissé seul pour traiter, tirer des enseignements et apporter des informations.
3. Précision
Les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent la compréhension des données lors du traitement des données, apportant des résultats complets et précis.
Vous pouvez également former des algorithmes sur le langage et les normes de l’industrie afin que les résultats soient contextuellement pertinents par rapport à vos objectifs commerciaux.
Certains avantages supplémentaires incluent :
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Réduction du biais: Les algorithmes n’ont pas le biais de confirmation ou les biais généraux que les équipes pourraient (involontairement) avoir lors de l’analyse des données, de sorte que les résultats sont impartiaux.
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Nouvelles perspectives: Étant donné que l’échelle des données est beaucoup plus grande que les capacités humaines, l’analyse de l’IA peut faire la lumière sur les tendances et les modèles qui pourraient autrement passer inaperçus par les capacités limitées des chercheurs humains.
Applications commerciales de l’analyse de l’IA
L’apprentissage automatique et l’IA fonctionnent ensemble pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données. Les spécialistes du marketing peuvent obtenir des informations approfondies sur le comportement des consommateurs et les performances marketing. Les applications potentielles incluent :
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Essai: Exécutez vos tests marketing habituels et découvrez la ou les versions les plus susceptibles de maximiser les indicateurs marketing clés tels que le retour sur investissement et les conversions.
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Segmentation de campagne : Les outils d’IA utilisent des données pour découvrir les préférences des consommateurs afin que vous puissiez créer des campagnes segmentées pour maximiser le potentiel de conversions et de retour sur investissement.
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Référencement : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent comprendre l’intention de recherche derrière les requêtes et vous aider à en savoir plus sur le type de contenu à créer et à identifier de nouvelles opportunités de mots clés.
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Analyse du commerce électronique: obtenez des informations sur les taux de conversion des pages et découvrez ce qui pourrait amener les acheteurs à abandonner le parcours d’achat.
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Identifiez les zones problématiques : L’un des grands avantages de l’analyse de données par IA est de découvrir de nouveaux points de données que vous pourriez ne pas trouver lors de votre traitement. Vous pouvez découvrir les variables cachées affectant les performances et adapter vos stratégies pour y remédier.
L’analyse de l’IA est également bénéfique pour d’autres domaines d’activité, notamment :
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Prévision des ventes: Les équipes peuvent utiliser l’analyse de l’IA pour prévoir les revenus et les ventes en fonction des données historiques.
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Suivi de l’expérience client: Les données aident les équipes de service à comprendre les niveaux de satisfaction des clients et à apprendre comment fidéliser les clients et réduire le taux de désabonnement.
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Performances internes : Les chefs d’entreprise peuvent utiliser l’analyse de l’IA pour comprendre les performances de l’équipe interne, du taux de réussite aux scores de satisfaction des clients, pour comprendre ce qui va bien et identifier les opportunités d’amélioration.
Limites de l’analyse de l’IA
La limitation la plus importante de l’analyse de l’IA est qu’un ordinateur n’est pas un humain. Alors que les machines peuvent trier beaucoup plus de données en un temps plus court, un humain connaît une entreprise et ses processus mieux qu’un ordinateur.
N’oubliez pas de traiter les outils d’IA comme un substitut à la compréhension humaine. Les équipes peuvent utiliser des informations (et bénéficieront grandement de ces informations) parallèlement à leur compréhension contextuelle des besoins de l’entreprise avant de prendre des décisions.
La limitation se résume à ceci : vous ne pouvez pas reproduire la compréhension et l’expérience humaines, il est donc essentiel d’en tenir compte lors de l’utilisation des outils d’IA.
AI Analytics donne aux entreprises un avantage concurrentiel
Dans l’ensemble, l’utilisation de l’analyse de l’IA donne aux entreprises un avantage concurrentiel. Les algorithmes d’apprentissage automatique produisent des informations basées sur les données à partir desquelles les spécialistes du marketing peuvent prendre des décisions basées sur les données.
Examinez votre processus d’analyse de données actuel pour voir où il s’intègre et récoltez les bénéfices.
