Dans le monde moderne d'aujourd'hui, chaque action d'un individu, d'une machine ou d'une organisation laisse une trace numérique dans son sillage. La quantification de masse ouvre des perspectives fascinantes pour les biens de consommation. Avec les bonnes données (et les bons outils de données), les marques peuvent identifier les premiers signaux de changement sur le marché et les traiter en conséquence.
En surveillant et en exploitant des données provenant de diverses sources, allant du contenu généré par les utilisateurs aux documents de recherche en passant par les revendications de produits, les marques de consommation peuvent accélérer l'innovation tout en limitant les risques.
Le traitement en continu de données provenant de multiples sources non connectées est un processus trop vaste et trop complexe pour être pris en charge par les seuls humains. C'est pourquoi les grandes entreprises se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle (IA) pour amplifier leurs efforts d'analyse de données et générer des informations exploitables.
L'IA tout au long du parcours des informations exploitables
Collection Scaled
Les technologies de pointe peuvent être utilisées pour automatiser de nombreuses tâches à forte intensité de main-d'œuvre liées à la collecte et à l'harmonisation de grands volumes de données. L'ampleur de la collecte de données externes décrite dans le webinaire n'aurait pas été possible de manière significative sans l'aide des technologies avancées. Avec des solutions comme Skai, les clients peuvent collecter et combiner de multiples sources de données, y compris Nielsen, dans un lac de données unique et accessible qui peut être exploité pour obtenir des informations exploitables.
Classification automatisée
Ce serait formidable si chaque marque pouvait disposer d'une armée de saisie infinie capable de classer les données 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans aucune erreur. Cette solution n'étant pas réalisable, des technologies intelligentes sont nécessaires pour augmenter - voire automatiser complètement - ces tâches de classification de masse.
L'auto-classification peut s'avérer extrêmement difficile d'un point de vue technique. La plupart des technologies NLP disponibles sur le marché ne sont pas en mesure de prendre en compte le large éventail de types de données potentiels.
Vous pouvez collecter toutes les meilleures données que vous voulez à partir des meilleures sources, mais si vous n'avez pas de moyen de les organiser, vous vous retrouvez avec un tas de 0 et de 1. Les clients de la Skaipeuvent accéder aux données de vente de Nielsen et les filtrer à l'aide d'un système NLP de pointe capable de catégoriser toutes ces données avec l'efficacité d'une machine.
Discerner les nouvelles informations
L'enrichissement du contenu fait référence à la capacité de dériver des faits supplémentaires à partir d'informations observables. Huynh a illustré cet exemple avec les rasoirs grand public : en plus de reconnaître si un rasoir est, par exemple, rose ou bleu, un système avancé peut franchir une étape supplémentaire et le catégoriser en tant que rasoir pour homme ou pour femme.
Dans une ère technologique antérieure, ce type de classification supplémentaire dépendait de l'intermédiation humaine, mais il peut désormais être pris en charge par des systèmes intelligents. Pour que les marques restent flexibles, elles ont besoin d'un système doté de capacités avancées de ML, qui peut être entraîné à prendre en compte de nouvelles variables de manière continue.
Application des hiérarchies de clients
Il s'agit de la capacité d'un système à classer les données en fonction de taxonomies spécifiques à un secteur ou même à une entreprise. Il s'agit d'une étape essentielle pour permettre aux marques de répondre à des questions pertinentes pour leur activité. Pour créer de la valeur, un système d'analyse doit savoir ce qui est important pour cette entité spécifique.
Validation à l'échelle
L'IA peut se charger des tâches laborieuses de validation des données et de détection et d'atténuation des anomalies. Il s'agit là d'un point important, car les informations obtenues ne sont pas faussées par des valeurs aberrantes isolées.
Prévision des marchés futurs
Avec suffisamment de données historiques, les systèmes avancés peuvent prédire l'évolution des tendances au cours des trimestres - voire des années - à venir.En utilisant des données historiques provenant de diverses sources, les systèmes analytiques avancés peuvent construire des modèles basés sur l'évolution des tendances passées. Ces modèles peuvent être utilisés pour prédire une évolution similaire des nouvelles tendances. Les informations prédictives aident les marques à prendre des décisions éclairées en matière de produits, sur la base de la connaissance préalable de la manière dont les tendances évolueront au cours des trimestres, voire des années, à venir.
Les prévisions les plus précises sont obtenues en combinant plusieurs sources (par exemple, les informations sur les points de vente, la voix du consommateur, les indicateurs d'innovation, les tendances concurrentielles et autres) plutôt qu'en se limitant, par exemple, à l'historique des ventes ou à l'écoute sociale.
En exploitant de multiples sources de données externes grâce à l'IA, les entreprises de toutes tailles peuvent prendre des décisions plus éclairées et obtenir de meilleurs résultats commerciaux.
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*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. Kenshoo a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.
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