Data Analytics in digital marketing

C'est quoi le data Analytics ?

L’analyse de données est le domaine d’étude qui transforme les données brutes en informations en raison d’identifier les tendances, révélant des informations pertinentes et augmentant l’efficacité. Les stratégies modernes d’analyse de données permettent aux systèmes et aux entreprises d’agir sur des analyses automatisées en temps réel, garantissant des résultats immédiats et percutants.

Les 4 Principaux types d'analyse des données

Les entreprises devraient caractériser leurs objectifs et leurs besoins en matière d’analyses, afin de déterminer lequel des quatre principaux types d’analyse de données conviendra à leur situation.

Analyse descriptive

L’analyse descriptive décrit la réponse à ce qui s’est passé et modifie les informations brutes provenant de nombreuses sources de données pour donner des connaissances importantes sur le passé. Cependant, ces résultats signalent à peine que quelque chose ne va pas ou bien, sans clarifier pourquoi.

Analyse diagnostique

À ce stade, les informations historiques peuvent être classées par rapport à d’autres données pour reconnaître le sujet de la raison pour laquelle quelque chose s’est produit. L’analyse diagnostique fournit des informations sur un problème spécifique.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive donne des indices qu’il s’agit de quelque chose lié à la prévision future. en utilisant les découvertes de l’analyse descriptive et diagnostique pour identifier les grappes et les cas particuliers ainsi pour prédire les tendances futures, ce qui en fait un outil d’estimation important.

Analyse prescriptive

La motivation derrière l’analyse prescriptive est de prescrire ce qu’il faut faire pour éliminer un problème futur ou tirer pleinement parti d’une tendance prometteuse. L’analyse prescriptive utilise des outils et des technologies avancés, similaires à l’apprentissage automatique, aux règles métier et aux algorithmes, ce qui la rend moderne à actualiser et à gérer.

Le rôle de l’analyse des données dans le digital marketing

L’importance de l’analyse de données dans le marketing numérique découle de la capacité à identifier les informations que les observateurs manqueraient autrement. Les méthodes actuelles de marketing numérique utilisent le Big Data, c’est-à-dire des collections massives d’informations provenant de plusieurs sources. L’analyse de données traite ces données afin de fournir à une entreprise des informations exploitables.

Le marketing ciblé est un exemple de la façon dont l’analyse éclaircie la prise de décision d’une entreprise. Au fur et à mesure que chaque utilisateur visite le contenu, l’entreprise recueille des informations sur l’utilisateur. Elle peut alors développer des profils qui englobent tous les membres de sa communauté, lui permettant d’améliorer sa publicité.

De plus, en collectant des données sur des produits identiques ou similaires au produit d’une entreprise, l’entreprise peut ajuster ses prix pour être plus compétitive. Pour les marchés massifs, l’accès à ces données permet aux entreprises de formuler de meilleures stratégies de vente. De plus, des prix plus bas peuvent attirer des clients potentiels qui étaient auparavant fidèles à une autre marque.

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Tendances en analyse de données

Le domaine de l’analyse de données se développe rapidement. les entreprises reconnaissant l’importance d’utiliser les innovations technologiques pour stimuler le marketing. Dans le passé, le marketing consistait à toucher autant de personnes que possible et à espérer que cela en toucherait suffisamment certaines pour conclure une vente, or que Le marketing d’aujourd’hui est plus rationalisé grâce à l’analyse de données. L’entreprise n’envoie son message marketing qu’aux clients les plus susceptibles d’acheter.

Les tendances suivantes dans l’analyse des données devraient se poursuivre :

Utilisation accrue de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML)

l’IA et le ML constituent les avancées les plus développées que la technologie peut offrir au monde. Dans le domaine du marketing, une poussée à été remarqué afin d’augmenter l’automatisation par l’intégration des algorithmes de ML auto correcteurs. De plus, des moteurs d’IA ont été développés pour gérer la classification et le stockage des données.

Certaines de ces innovations peuvent ne pas avoir l’impact escompté, comme c’est souvent le cas avec la technologie expérimentale. Toutefois, beaucoup d’entre eux survivront et trouveront leur place dans le système en tant qu’outils utiles.

Adoption accrue du cloud

Une autre avancée de pointe disponible pour le marketing numérique est l’architecture cloud pour le stockage, l’accès et le traitement des mégadonnées. Grâce au volume massif de données entrant dans le système chaque minute, il serait de plus en plus difficile de traiter les données avec un modèle de base de données relationnelle traditionnel. Alors que les entreprises commencent à adopter le Big Data, la nécessité du cloud computing augmentera également.

Concentrez-vous sur l'expérience client

L’expérience client reste essentielle au succès d’une entreprise. En tirant parti des chatbots IA pour offrir une assistance plus «humaine» puis en procédant à des ajustements en fonction des questions des clients. Une entreprise pourrait offrir aux consommateurs un niveau de service supérieur.

De plus, l’inclusion du ML dans ces chatbots pourrait permettre au système d’apprendre des questions et des réponses, lui permettant de fournir des réponses optimales à un nombre croissant de questions complexes.

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Marketing sur les réseaux sociaux

Avec des plateformes telles que Facebook et Instagram offrant un accès facile au ciblage démographique, l’utilisation de la publicité sur les réseaux sociaux est susceptible de monter en flèche dans un avenir proche. En utilisant l’analyse de données pour collecter des informations sur les consommateurs, une entreprise peut mieux informer son service marketing des personnes qu’elle doit cibler pour ses campagnes publicitaires numériques. Les campagnes, en retour, génèrent plus de données grâce aux conversions, créant une boucle de rétroaction positive. Pour cela Inclusion vous accompagne pour toutes vous compagnes publicitaires afin de générer un max de données et réussir à avoir un impact sur les réseaux.