Senapus Vaillancourt
En tant que spécialiste du marketing, vous avez probablement remarqué l’importance des données dans la prise de décision et la stratégie. Vous en avez probablement aussi assez de vous enliser dans la collecte manuelle de données et la création de rapports.
La science des données fait partie intégrante du monde du marketing, mais le temps, c’est de l’argent, et le temps que vous passez à travailler avec de grands ensembles de données pourrait être utilisé pour effectuer d’autres tâches, comme le marketing de contenu.
Heureusement, l’IA peut fusionner avec la science des données de plusieurs manières pour faciliter votre travail de spécialiste du marketing sans négliger les pratiques essentielles telles que la reporting des données.
Nous explorerons le lien entre la science des données et l’intelligence artificielle ainsi que les outils que vous pouvez utiliser en tant que spécialiste du marketing, quel que soit votre niveau de compétence en analyse de données.
Différence entre la science des données et l’intelligence artificielle
La science des données est un terme générique qui décrit l’analyse, la gestion et l’interprétation de grandes quantités de données pour éclairer la prise de décision.
L’intelligence artificielle est un domaine dans lequel un ordinateur ou un robot accomplit des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence et le jugement humains.
Bien que la science des données et l’intelligence artificielle soient des domaines différents, elles se combinent souvent pour simplifier les tâches, améliorer l’efficacité, résoudre des problèmes ou augmenter la productivité.
Par exemple, l’IA dépend souvent des data scientists pour étudier, nettoyer et alimenter les données afin que la machine puisse apprendre et s’améliorer. Cependant, la science des données dépend moins de l’intelligence artificielle, car elle peut analyser et expliquer elle-même des ensembles de données.
Cependant, l’IA peut extraire des informations à partir des données d’une manière qui n’est pas possible avec les techniques classiques de science des données. Cela est particulièrement vrai avec les types de données complexes comme les vidéos ou les gros volumes de données.
Exemples d’intelligence artificielle en science des données
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d’intelligence artificielle dans le monde de la science des données.
L’intelligence artificielle dans la rédaction d’enquêtes
Il est courant d’utiliser des enquêtes pour collecter des données et des informations sur les publics et les consommateurs, et l’intelligence artificielle est souvent exploitée pour automatiser de nombreux aspects du processus d’enquête.
Les enquêtes basées sur l’IA éliminent le besoin d’intervention humaine dans des tâches telles que la saisie de données et l’analyse des rapports d’enquête.
Tirer parti de l’IA pour la rédaction et l’exécution d’enquêtes permet aux organisations de collecter automatiquement les réponses provenant de divers canaux tels que les formulaires en ligne et les chatbots.
À partir de là, l’IA peut classer les informations en fonction de critères prédéterminés, analyser les modèles et les tendances et générer un rapport basé sur les résultats plus rapidement que si cela était effectué manuellement.
L’intelligence artificielle dans la collecte de données
L’IA fonctionne généralement dans la collecte de données via le web scraping, qui consiste à utiliser des robots ou des scripts automatisés pour extraire des données de sites Web. L’intelligence artificielle permet à ces robots d’identifier rapidement et efficacement des modèles et des informations dans les données.
À leur tour, les organisations peuvent prendre des décisions fondées sur les données concernant leurs produits, services ou stratégies marketing.
La collecte de données via l’IA permet également d’offrir une expérience utilisateur plus personnalisée sur un site Web. L’intelligence artificielle peut collecter des données sur le comportement et les préférences des utilisateurs pour recommander des produits ou des contenus adaptés à chaque visiteur.
Les expériences personnalisées améliorent les chances de conversion et d’engagement. Ce processus est répandu et utile pour les sites Web de commerce électronique.
De nombreux sites de commerce électronique utilisent l’intelligence artificielle pour collecter et analyser des données sur le comportement des clients et utiliser ces informations pour fournir des recommandations de produits personnalisées ou des campagnes ciblées.
Outils de données qui utilisent l’intelligence artificielle
Voici quelques outils d’IA utiles pour la collecte et l’analyse de données que vous pouvez exploiter dans de futurs projets.
1. Peinture
Cet outil d’analyse et de visualisation de données permet aux utilisateurs d’interagir avec leurs données et constitue une excellente plateforme si vous avez peu ou pas d’expérience en codage ou en analyse de données.
Avec Tableau, vous pouvez créer et partager des rapports sur des plateformes de bureau et mobiles.
Tableau prend également en charge les calculs complexes, les tableaux de bord et la fusion de données, qui combinent des données provenant de diverses sources en un seul ensemble de données utile.
2. Copilote GitHub
GitHub Copilot est un assistant de programmation qui fournit des suggestions de saisie semi-automatique aux programmeurs. Les développeurs peuvent utiliser GitHub Copilot lorsqu’ils écrivent du code ou utiliser des instructions de base en langage naturel qui indiquent à Copilot ce qu’ils veulent qu’il fasse.
L’outil de données peut effectuer de nombreuses tâches de codage et maîtrise de nombreux langages de codage, tels que Python, Go et JavaScript. Mieux encore, vous n’avez pas besoin de savoir programmer pour l’utiliser.
3. ChatSpot
ChatSpot est le robot CRM conversationnel de HubSpot que les professionnels de la vente, du marketing et des services peuvent connecter à HubSpot pour augmenter la productivité et rationaliser plusieurs processus : le reporting des données.
Les professionnels peuvent utiliser des commandes basées sur le chat pour demander à ChatSpot de générer des rapports, de créer de nouveaux segments et de gérer des prospects.
4. Microsoft Power BI
La plateforme de business intelligence de Microsoft permet aux utilisateurs de trier et de visualiser les données pour obtenir des informations. Les utilisateurs peuvent importer des données depuis presque n’importe quelle source et créer immédiatement des tableaux de bord et des rapports.
De plus, Microsoft Power BI permet aux utilisateurs de créer leurs propres modèles d’apprentissage automatique et d’utiliser d’autres fonctionnalités basées sur l’IA pour analyser les données.
5. Akkio
Les outils d’analyse commerciale et de prévision d’Akkio aident les utilisateurs à analyser leurs données et à prédire les résultats potentiels. L’outil est conçu pour les débutants et est particulièrement utile pour les ventes, le marketing et l’analyse prédictive.
Avec Akkio, vous pouvez charger votre ensemble de données et sélectionner la variable que vous souhaitez prédire, ce qui aide Akkio à construire un réseau neuronal autour de cette variable.
Comment choisir les bons outils
Trouver le bon outil d’IA pour vous aider à collecter, gérer et analyser des données peut être difficile, mais ce n’est pas impossible. Vous devez évaluer vos compétences et vos préférences pour trouver le meilleur outil pour votre prochaine tâche de science des données.
Demandez-vous quelle partie du processus de traitement des données vous essayez de simplifier ou d’améliorer. Dans quelle mesure êtes-vous compétent en matière de reporting ou de codage ? Quel est votre niveau de compétence ?
Par exemple, si vous êtes familier avec les langages de programmation comme Python, vous souhaiterez trouver des outils compatibles avec ce langage. Si vous utilisez actuellement des outils comme Microsoft ou HubSpot, recherchez des outils compatibles ou intégrés.
Vous n’avez pas besoin d’être un scientifique ou un programmeur qualifié pour utiliser l’IA dans vos projets de données marketing ou commerciales. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des outils adaptés à vos connaissances et à vos besoins.
