Il y a une dizaine d'années, le concept de "Big Data" était le mot le plus à la mode depuis longtemps dans le secteur du marketing numérique, chaque rapport industriel, chaque organe de presse et chaque conférence sur le marketing exposant le pouvoir des données.
Le problème, c'est qu'il y a tout simplement plus de données clients que ce que la plupart des spécialistes du marketing peuvent gérer, laissant les humains passer au crible des montagnes de données, à la recherche de modèles et de cas d'utilisation. C'est là que l'analyse augmentée entre en jeu.
En 2019, Gartner a publié un rapport qui présentait le concept et définissait l'analytique augmentée comme l'utilisation de "techniques d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) pour transformer la façon dont le contenu analytique est développé, consommé et partagé".
Selon Gartner, d'ici 2023, les spécialistes de l'informatique seront moins engagés dans la gestion et la préparation des données répétitives et à faible impact. à gérer et à préparer des données répétitives et à faible impact. Les technologies de gestion augmentée des données leur permettront de consacrer jusqu'à 20 % de leur temps à la collaboration, à l'éducation et à l'auto-éducation, ainsi qu'à des tâches de gestion des données à forte valeur ajoutée.
D'ici 2023, les organisations qui automatisent, connectent et optimisent dynamiquement leurs processus de gestion des données via Active Metadata, Machine Learning et Data Fabricet optimisent leurs processus de gestion des données grâce aux métadonnées actives, à l'apprentissage automatique et à la Data Fabric, consacreront 30 % de temps en moins à l'intégration des données..
En bref, les outils d'analyse augmentée permettent de simplifier ces montagnes de données, en automatisant des processus qui auraient été insurmontables pour les spécialistes du marketing tentant de passer les données au crible manuellement.
Dans l'article d'aujourd'hui, vous découvrirez quelques-unes des façons dont l'analyse augmentée change complètement la façon dont les spécialistes du marketing pensent et utilisent les données.
L'analyse augmentée transforme la gestion des données
Une étude récente étude de Gartner affirme que d'ici 2023Grâce à l'analyse augmentée, les spécialistes de la connaissance du consommateur seront beaucoup moins impliqués dans la gestion fastidieuse et répétitive de données à faible impact, ce qui signifie qu'ils auront beaucoup plus de temps pour explorer de nouvelles utilisations de ces données. En fait, les technologies de gestion des données augmentées permettront probablement de consacrer jusqu'à 20 % de temps en plus aux collaborations, à l'éducation et à l'auto-éducation, ainsi qu'aux tâches de gestion des données à forte valeur ajoutée.
Presque tous les aspects de la gestion des données peuvent être rationalisés par l'adoption d'outils d'analyse augmentée. Selon Gartner, certaines de ces améliorations auront un impact sur la préparation des données, l'intégration des données, la qualité des données, la gestion des données de référence, la gestion des métadonnées, le catalogage des données et la gestion des bases de données.
Simplifier l'analyse
Actuellement, la mer de données est si vaste qu'il faut des mois, voire des années, à des équipes humaines pour reconnaître les modèles et les tendances dans ces données, et encore plus de temps pour analyser les meilleurs moyens d'utiliser ces tendances, et le temps que cette analyse et ces plans soient mis en place, les données peuvent être périmées alors que de nouvelles tendances émergent. Il y a aussi le problème de l'erreur humaine, des perceptions erronées et des préjugés qui obscurcissent parfois notre capacité à trouver ces modèles.
Grâce à l'analyse augmentée, les spécialistes du marketing et les entreprises peuvent rapidement voir les tendances et les modèles qui se dessinent en temps réel.
Pensez, par exemple, aux services de streaming tels que Netflix. Les algorithmes apprennent à "connaître" les utilisateurs dès le premier élément de contenu qu'ils consomment, et apprennent en cours de route afin de recommander des contenus futurs. À mesure que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle deviennent plus largement disponibles et abordables, l'analyse augmentée signifie que les entreprises de toute taille ont accès à des moyens beaucoup plus efficaces d'analyser les données.
Fournir des informations exploitables sans avoir à se charger de toutes les tâches lourdes
Par le passé, transformer des données en stratégie marketing signifiait des semaines et des semaines de collecte d'informations, d'analyse manuelle, d'organisation de ces informations dans un rapport, puis de présentation de ces résultats à une salle de décideurs qui entamaient alors la tâche ardue d'interpréter les résultats et de parvenir à un consensus sur la manière de les utiliser. Ce processus n'a pas seulement nécessité des heures de travail, il a également fait perdre un temps précieux entre la collecte des données et la mise en œuvre de la stratégie.
L'analytique augmentée, c'est un gain de temps et de ressources précieux en termes de collecte et d'organisation des données. En adoptant de nouveaux outils d'apprentissage automatique et d'IA, les entreprises adoptent également des tableaux de bord, des rapports prêts à l'emploi, voire des notifications instantanées afin de permettre à des équipes entières d'accéder aux mêmes informations en temps réel, ce qui permet de consacrer plus de temps à l'élaboration de stratégies, plutôt qu'à la réalisation de fastidieux, et interminables, graphiques, tableaux et feuilles de calcul.
À l'époque du "Big Data", l'idée de collecter des quantités massives de données était une aspiration pour les entreprises qui cherchaient à mieux comprendre le comportement de leurs clients. Le nouveau défi pour les spécialistes du marketing consiste à les utiliser de manière intelligente et efficace tout en réduisant le nombre d'heures humaines consacrées à la capture, à l'organisation et à la mise en œuvre de stratégies autour de ces vastes réserves d'informations.
Tout comme le concept de big data il y a dix ans, l'analyse augmentée deviendra bientôt la norme pour les entreprises qui cherchent à se rapprocher de leurs clients à l'ère de l'information, et celles qui ne l'adoptent pas aujourd'hui risquent de devoir rattraper leur retard dans les années à venir.
L'analyse augmentée et la Skai
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