Cet article est un résumé d'un Lion Lunch en compagnie de Kany Diakhaté, Growth Marketer, forte d'une expérience de +8 ans dans le Marketing digital, et alumni Growth de Lion 🦁
Dans un paysage professionnel de plus en plus numérique, les data jouent un rôle central, devenant une ressource précieuse pour les entreprises de tous secteurs. Cependant, c'est dans le domaine du growth marketing que l'impact des données se fait le plus sentir, révolutionnant la manière dont les marques interagissent avec leur public et façonnent leurs stratégies.
Nous allons comprendre comment les données peuvent être exploitées de manière stratégique pour informer les décisions commerciales, améliorer la pertinence des campagnes growth marketing et renforcer l'engagement des consommateurs. Dans cet article, nous explorerons les points clés pour mettre en lumière leur pertinence pour les professionnels du marketing à l'ère de la data.
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Conseils pour bien traiter les données
1. Travail en amont et compréhension de la data
Avant d'attaquer l'analyse, il est crucial de comprendre la provenance des données ainsi que les méthodes de calcul utilisées pour les obtenir. Cette compréhension en amont permet de poser des bases solides pour toute analyse ultérieure. En effet, les données peuvent provenir de sources diverses telles que des capteurs, des bases de données existantes, des enquêtes ou des plateformes en ligne. Chacune de ces sources a ses propres biais et limitations, et il est essentiel de les prendre en compte pour interpréter correctement les résultats. 🌟
Exemple quand on est freelance : on doit jongler avec une variété de données provenant de différentes sources, telles que les revenus des projets, les heures travaillées, les retours des clients, etc. Avant même de commencer à analyser ces données, il faut comprendre comment elles ont été collectées, quels étaient leurs domaines de validité et leurs éventuels biais. Cette étape préliminaire permet d'aborder l'analyse de manière critique et de produire des résultats pertinents et fiables.
2. Nettoyage et pré-traitement de la data
Une fois que l'on comprend bien les données, il est souvent nécessaire de les nettoyer et de les prétraiter avant de pouvoir les analyser. Cette étape de nettoyage implique la détection et la correction des erreurs, des valeurs aberrantes et des données manquantes. Elle peut également inclure la normalisation ou la transformation des données pour les rendre plus adaptées à l'analyse statistique.
Le nettoyage des données est une tâche fastidieuse mais essentielle. En effet, des données mal propres ou mal formatées peuvent fausser les résultats de l'analyse et conduire à des conclusions erronées. En conséquence, il est important de consacrer du temps et des ressources à cette étape pour garantir la qualité et la fiabilité des résultats. 📶
L'interaction entre la data et le marketing
1. Analyse des données marketing
Mesurer l'engagement des consommateurs et son impact sur les résultats commerciaux est une préoccupation majeure pour les spécialistes du marketing. L'analyse des données permet d'évaluer l'efficacité des campagnes publicitaires, des contenus en ligne et des interactions avec les clients. Cependant, il est essentiel de ne pas se perdre dans ce que l'on appelle les "Vanity Metrics" - des indicateurs de performance qui semblent flatteurs mais qui ne reflètent pas nécessairement la réalité de l'engagement ou de la rentabilité. Par exemple, le simple nombre de vues d'une vidéo marketing peut sembler impressionnant, mais cela ne signifie pas nécessairement que la vidéo a généré des ventes ou un réel intérêt pour la marque.
Exemple avec l'analyse des vidéos marketing : Au lieu de se concentrer uniquement sur des indicateurs tels que le nombre de vues ou de likes, une analyse approfondie peut examiner des métriques plus significatives comme le taux de rétention des spectateurs, le taux de conversion après avoir visionné la vidéo, ou encore les commentaires des utilisateurs. Cela permet aux spécialistes du marketing de mieux comprendre l'impact réel de leurs campagnes et d'ajuster leur stratégie en conséquence. 📈
2. Synergies entre data science et marketing
Il existe une multitude de synergies potentielles entre les domaines de la data science et du marketing. Les compétences en analyse de données peuvent enrichir les stratégies marketing en fournissant des insights précieux sur le comportement des consommateurs, les tendances du marché et l'efficacité des campagnes. De même, une compréhension approfondie du marketing peut aider les data scientists à poser les bonnes questions, à interpréter les résultats de manière pertinente et à communiquer efficacement leurs conclusions aux parties prenantes.
Utilisation de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'analyse des données révolutionne la manière dont les entreprises interprètent et exploitent leurs données. Cette partie met en lumière l'exemple concret de l'algorithme de recommandation de Spotify et explore le rôle de l'IA en tant qu'outil complémentaire dans l'analyse des données.
Exemple concret : l'algorithme de recommandation de Spotify 🎶
L'algorithme de recommandation de Spotify est un exemple emblématique de l'utilisation de l'IA pour personnaliser l'expérience utilisateur. Ce processus complexe implique plusieurs étapes, notamment le nettoyage et la préparation des données, la sélection et la classification des données pertinentes, ainsi que l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour la recommandation personnalisée de contenu musical.
- Nettoyage et préparation des données : Avant d'être utilisées par l'algorithme, les données doivent être nettoyées et préparées. Cela comprend la suppression des données erronées, la normalisation des données et la résolution de tout problème de qualité des données qui pourrait affecter les résultats de l'analyse.
- Sélection et classification des données pertinentes : Une fois les données nettoyées, l'algorithme doit sélectionner les données les plus pertinentes pour la recommandation de musique. Cela peut inclure des informations sur les préférences musicales passées de l'utilisateur, ses habitudes d'écoute, les artistes et les genres qu'il apprécie, ainsi que des données contextuelles telles que l'heure de la journée ou l'activité en cours.
- Utilisation de l'intelligence artificielle pour la recommandation personnalisée : L'algorithme utilise ensuite des techniques d'intelligence artificielle, telles que les algorithmes de filtrage collaboratif ou les réseaux de neurones, pour analyser les données et générer des recommandations personnalisées. Ces recommandations sont continuellement affinées et améliorées à mesure que l'algorithme apprend des interactions de l'utilisateur avec la plateforme.
L'IA comme outil complémentaire
Bien que l'IA joue un rôle crucial dans l'analyse des données, il est important de reconnaître qu'elle ne remplace pas les compétences humaines. Dans cette partie, la discussion se concentre sur l'utilisation de l'IA comme un outil d'aide plutôt que comme un substitut aux capacités humaines. 🛠️
- Discussion sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données : Les participants échangent sur les différentes applications de l'IA dans l'analyse des données, des recommandations de produits à la prédiction de tendances du marché, en passant par l'automatisation des processus métier. Ils explorent également les défis et les opportunités associés à l'intégration de l'IA dans les opérations commerciales.
- Importance de bien écrire le prompt pour obtenir des résultats pertinents : Un aspect crucial de l'utilisation de l'IA dans l'analyse des données est la formulation de requêtes ou de prompts précis pour obtenir des résultats pertinents. Les participants soulignent l'importance de comprendre les données et de poser des questions claires pour obtenir des insights significatifs.
- L'IA comme un outil d'aide, mais ne remplaçant pas les compétences humaines : Enfin, la discussion aborde le rôle complémentaire de l'IA par rapport aux compétences humaines. Alors que l'IA peut accélérer et améliorer le processus d'analyse des données, elle ne peut pas remplacer le jugement humain, la créativité et l'intuition nécessaires pour interpréter les résultats et prendre des décisions éclairées💡
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