Data Science & Intelligence Artificielle

L’un des facteurs clés de succès des géants du digital comme Google, Amazon ou Facebook, réside dans la manière dont ils conditionnent leur offre de services marketing et donnent accès à leurs données via une approche de type Walled Garden. Mais que se cache-t-il exactement derrière cette appellation et comment vos campagnes marketing sont-elles impactées par ce phénomène ?

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Les données sont, depuis toujours, la nourriture des systèmes d’information et le carburant des entreprises. Ces dernières années, les capacités de collecte, de stockage, et de génération ont augmenté de manière exponentielle. Il s’agit donc maintenant de distinguer, dans cette masse, les données qui sont critiques pour le métier, nécessaires à l’organisme (l’information), et celles qui sont rejetées ou feront l’objet d’accumulation malsaine (les mauvaises graisses en somme). Si ces “données déchets” ne posent plus de problèmes technologiques (Big Data, stockage) elles complexifient la gouvernance.

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Les entreprises françaises ont pris conscience que les données marketing, avec la digitalisation de la société, devaient être au cœur de leur stratégies pour :

  • Mieux comprendre le comportement d’achat de leur consommateurs
  • Mesurer et optimiser l’impact de leurs actions média sur leur business 
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Les enjeux des méthodes de segmentation ou de clustering sont majeurs pour le marketing, et particulièrement pour le marketing digital. Avec le développement des techniques de production/récupération/stockage de la donnée, la masse d’information n’a jamais été aussi importante et paradoxalement n’a jamais été aussi dure à interpréter.

 

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D’après le rapport de Salesforce sur l’état du marketing en 2017, 60% des marketeurs français utilisent aujourd’hui des outils d’intelligence artificielle, notamment pour la livraison de recommandations produits ou sur la prédiction de la maturité des clients ou des prospects.

L’ensemble des outils permettant d’anticiper les comportements des consommateurs grâce à des modélisations basées sur les données collectées, - autrement appelé marketing prédictif - devient clé dans l’accompagnement des acteurs des différentes industries dans leurs prises de décisions opérationnelles.

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Yulia Spiridonova

Se retrouvant en plein pic dans le cycle de Hype depuis deux ans, le machine learning - ou l’apprentissage automatique - est un domaine d’expertise assez vaste dont l’application dans plusieurs industries, - dont celle de la publicité digitale, - est en plein essor. Décryptage de son fonctionnement et de ses applications.

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Au vu des quantités massives de données générées en ligne chaque seconde, les entreprises peinent à les exploiter de manière à en tirer des recommandations stratégiques pertinentes. Cette difficulté a conduit à une forte augmentation de la demande de data scientists et data analysts dans les entreprises souhaitant exploiter ces quantités importantes de données. Alors qu’un certain nombre d’organisations ont déjà intégré l’analyse de données à leurs activités principales, beaucoup d’autres ont encore du mal à en tirer parti.

Dans une entreprise du big data, les postes de data scientists et data analysts sont parmi les plus importants. Quels sont-ces métiers et les défis qui les caractérisent ?

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