AI appliquée au marketing

Si nous décidons de mesurer la force de déplacement des variables, il nous suffit de calculer leur coefficient de corrélation. Nous pouvons immédiatement les regrouper en deux colonnes distinctes: nous les appelons Facteurs. Parce que l’ensemble de données est simple, je peux obtenir ce résultat en regardant simplement une matrice de corrélation, en réalité, c’est beaucoup plus difficile, et la procédure est beaucoup plus fastidieuse et approximative.

Après avoir effectué une analyse factorielle, nous pouvons identifier:

• Le nombre de facteurs
• Dans quelle mesure chaque facteur explique-t-il la variance

Nous pouvons simplifier notre enquête en utilisant simplement 2 facteurs que nous pouvons nommer:

• Consommations de chocolat (3 premières colonnes)
• Inclinaison de l’exercice physique (2 dernières colonnes)

Comme vous pouvez le voir, toutes les informations que nous avons demandées aux clients ont désormais beaucoup plus de sens.

L’analyse factorielle a été couramment utilisée pour donner un sens aux indicateurs et aux mesures. Des techniques d’analyse factorielle ont été utilisées pour extraire:

• Test de personnalité Big 5 (5 facteurs = 5 traits)
• Test de QI (1 facteur = 1 intelligence)
• Études de satisfaction client
• Analyse de la concurrence

L’IA a déjà commencé à avoir un impact sur le marketing et la publicité. Depuis la disponibilité du Big Data, vous pouvez toucher exclusivement des clients potentiels sur votre créneau de marché. Un bon exemple est la publicité ciblée sur les médias sociaux: mais pour l’exploiter, vous devez savoir quoi rechercher.

Dois-je être une grande entreprise pour utiliser ces outils?

Non, tant que vous avez accès aux données, vous pouvez collecter tout type d’informations auprès de vos clients. La collecte de données en grand volume coûte cher, mais sous un certain seuil, elle est même téléchargeable gratuitement. Par exemple, des études open source sur la personnalité des gens ou la satisfaction des clients en ce qui concerne certains produits vous feront économiser beaucoup d’argent.

Vous pouvez toujours choisir de télécharger vous-même les données en vous connectant aux bases de données et d’utiliser des outils d’IA, mais une bonne quantité de travail est déjà accessible gratuitement sur Internet, dans des sites Web tels que Kaggle ou GitHub.

Ces outils d’analyse sont-ils innovants?

En réalité, ces outils statistiques sont présents depuis longtemps. Cependant, leurs barrières à l’entrée sont désormais beaucoup plus faibles. Si, il y a des années, vous aviez besoin d’une équipe d’experts pour effectuer l’analyse nécessaire, désormais tout outil d’apprentissage automatique open source exploité par un seul ingénieur peut produire les mêmes résultats à un prix beaucoup plus bas.

Mes concurrents utiliseront-ils des technologies similaires?

Chaque entreprise très performante (non seulement les grandes technologies) fait son analyse de marché, mais elle s’appuie également sur ses données quand elle le peut. Attendez-vous à ce que vos concurrents fassent ces recherches précises pour atteindre leurs clients potentiels.