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Communication marketing basée sur l'intelligence artificielle

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5 TENDANCES de l’IA et de l’analyse, les spécialistes du marketing et les marques devraient investir

Mar 9, 2020 2:43 AM ET

Il est clair qu’il existe de grandes tendances en matière d’IA et d’analyse pour 2020. Le grand éléphant dans la salle: maintenant quoi? Avec tant de nouvelles opportunités en analyse, comment les organisations puisent-elles non seulement dans les tendances, mais aussi sur la valeur que ces technologies peuvent créer pour leurs entreprises et leurs clients? Alors que nous nous dirigeons vers la prochaine décennie, je crois que la plus grande valeur de l’analyse prendra la forme d’une prise de décision claire et rapide, de tendances prédictives et d’un retour sur investissement (ce qui, encore une fois, mènera à de meilleures décisions). Voici quelques tendances qui peuvent contribuer à la croissance et à l’amélioration de votre entreprise cette année.

Reconnaître les données de base ne suffit pas Un document Excel, des nombres plats sur une page, ne le coupera pas en 2020, quelles que soient vos compétences Excel. En raison des grandes quantités de données et de la capacité d’établir des connexions complexes à partir de lui, les équipes de marketing doivent apprendre à augmenter leurs données avec l’apprentissage automatique et l’IA. Les données plates — données de base — sont un point de départ. Mais la valeur vient en faisant des observations actives, trouver des modèles, et le développement de nouvelles requêtes basées sur les connexions trouvées. Oh, et ces connexions doivent être faites rapidement. En ce moment. Si vous regardez votre budget et paniquez, ne vous inquiétez pas. Alors que la demande d’analyses en temps réel a augmenté, le coût du traitement en mémoire a également diminué, le rendant plus accessible pour un plus grand nombre d’entreprises. Des bases de données convergentes, des modèles de données courants et des applications cloud rendent également plus réalisable la rationalisation des données et l’effet d’effet de levier de l’analyse à partir de vos outils d’analyse préférés tels que SAP, Tableau (Salesforce), Microsoft Power BI, Oracle ou SAS. Ma recommandation d’aller de l’avant est de ne pas se concentrer uniquement sur la collecte de plus de données. Mais aussi, se concentrer sur la collecte de la technologie qui vous aidera à croquer le plus significativement. Savoir la grande valeur vient dans la prédiction, pas la description Ce n’est pas exactement une nouvelle tendance,mais aller de l’avant, l’analyse prédictive sera une exigence de base de toute équipe de marketing réussie, pas un agréable à avoir pour les riches et célèbres. De plus en plus, il est essentiel que les équipes se concentrent non seulement sur « où nous en sommes », mais aussi sur « où allons-nous? » Qu’est-ce que les consommateurs veulent acheter? Quand? De quoi ont-ils besoin que personne ne leur ait encore donné? Trouver ces opportunités de niche sont la façon de prendre la tête de votre secteur de marché. Et avec les progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique, notés ci-dessus, ces prédictions ne feront que devenir plus précises et plus puissantes. Investir dans la visualisation des données et l’analyse graphique Tout le monde n’est pas une personne de nombres. Avec les données ouvrant la voie à une grande partie de la prise de décision qui se passe dans l’ensemble de l’entreprise, il est essentiel que les employés trouvent des moyens rapides et faciles d’établir des liens significatifs avec les données qu’ils reçoivent. Une des façons de le faire: l’analyse graphique.  La visualisation des données/Analyse graphique aidera mieux votre équipe à comprendre les liens complexes entre les personnes, les clients, les lieux, les heures et les choses, sans les accabler de chiffres. Ces visualisations peuvent également être particulièrement utiles avec des choses comme la planification de scénarios et la gestion des risques - de grands problèmes avec beaucoup de pièces mobiles et beaucoup à perdre ou à gagner. Il existe de nombreux outils puissants pour la visualisation des données de Microsoft Power BI à Zoho Reports à Tableau Desktop. Beaucoup de gens ont eu une certaine expérience avec ces types d’analyse avec Google Analytics. En bref, il est souvent plus facile quand nous pouvons visualiser ce que les données disent. Au fur et à mesure que les outils deviennent plus avancés, les données peuvent être enrichies et des modèles prédictifs peuvent être développés. Utiliser Analytics pour la gestion du cycle de vie La gestion du cycle de vie est essentielle en termes de développement de produits, et les équipes de marketing les plus intelligentes utiliseront l’IA et l’apprentissage automatique pour optimiser leurs processus à l’échelle,du développement et des essais d’applications, au lancement, au support et à la récupération. D’un autre côté, aucun algorithme n’était destiné à durer éternellement, peu importe comment il a fonctionné pour votre équipe. Alors que nous nous dirigeons vers la prochaine décennie, nous verrons de meilleures règles d’engagement en termes de gestion du cycle de vie de l’analyse du développement aux tests à l’arrière jusqu’à la récupération. Qui fonctionne ? Quand doivent-ils être retravaillés? Comment pouvons-nous nous assurer que les algorithmes et le codage ne vont pas dans le sens du marais de données? Les données sales coûtent aux États-Unis 3,1 billions de dollars par an! Combien coûte une mauvaise IA? Traitement du langage naturel Encore une fois, nous ne sommes pas tous des gens en nombre. Heureusement, les pouvoirs technologiques qui comprennent cela. À l’avenir, nous verrons une capacité croissante à exécuter des requêtes par commande vocale, ce qui rendra les choses particulièrement faciles pour les équipes de marketing qui savent ce qu’elles veulent savoir, mais ne savent pas quelles mesures utiliser pour y arriver. Pour beaucoup de gens, le traitement du langage naturel est devenu un lieu commun en raison d’appareils comme Amazon Echo et Siri ou Bixby sur votre appareil smartphone haut de gamme. Mais l’utilisation de NLP est en pleine expansion que nous trouvons des capacités de reconnaissance vocale étant cuit dans plus de logiciels comme Zoom ou Cisco Webex pour la traduction de réunion ou Microsoft nouvelle Application unifiée Office 365 où les gens écrira des documents sur leur appareil mobile avec la parole au texte. Les entreprises, d’Oracle à Salesforce en passant par Microsoft Dynamics, vantent toutes l’IA et NLP dans le cadre de leurs plans actuels et futurs visant à permettre aux spécialistes du marketing d’extraire plus rapidement des analyses à partir de données. Rappelez-vous: ce n’est pas une solution miracle dans la construction de la marque et la sensibilisation du marché. L’analyse est un excellent outil, mais même les meilleurs nombres n’ont aucun sens si vous n’avez pas de plan pour exécuter vos découvertes ou maintenir vos données à jour. Aller de l’avant, la quantité de données qui vous volent sous tous les angles ne fera qu’augmenter à mesure que les données augmentent de façon exponentielle et que la prolifération des tendances technologiques telles que la 5G et l’Internet des objets prend de l’ampleur. Le point principal à retenir est qu’être une organisation axée sur les données n’est plus une option, c’est une nécessité.

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