La science des données consiste à analyser et à interpréter de grandes quantités de données complexes et à les transformer en informations précieuses pour atteindre les objectifs commerciaux. Bien qu’il ne s’agisse pas exactement d’un domaine révolutionnaire à l’heure actuelle, il a changé de nombreux aspects de la façon dont les marchés mènent leurs activités.
Dans une conversation avec Jerry Johnson, fondateur et président de Marketing Data Science Associates et directeur de Cascade Strategies, nous parlons de la science des données, de ses applications en marketing et de son avenir avec l’émergence de l’IA.
BN : Quelles sont les applications les plus courantes de la science des données en marketing ?
JJ : Plusieurs méthodes de science des données sont actuellement utilisées par les spécialistes du marketing dans le monde entier. De nos jours, la plupart des entreprises collectent de grandes quantités d’informations sur leurs clients et les stockent dans leurs différentes bases de données, afin d’optimiser leurs efforts de marketing. L’une des façons les plus courantes d’appliquer la science des données au marketing consiste à utiliser des systèmes de recommandation, qui permettent aux utilisateurs de sélectionner dans un menu d’éléments recommandés personnalisés en fonction de l’historique de navigation de l’utilisateur spécifique.
Ensuite, il y a aussi Churn Prediction , qui est une technologie d’apprentissage automatique qui peut indiquer aux spécialistes du marketing la probabilité qu’un utilisateur spécifique quitte son site, annule une commande ou se désabonne de sa liste de diffusion. C’est un puissant outil de fidélisation de la clientèle. Outre quelques astuces sophistiquées d’apprentissage automatique et d’IA, la raison pour laquelle la science des données devient un tel favori parmi les spécialistes du marketing du monde entier est la puissance avec laquelle elle peut optimiser les stratégies de marketing traditionnelles telles que la segmentation, le ciblage et le positionnement. la science des données peut rendre ces trois éléments extrêmement personnalisés et efficaces pour les entreprises qui savent tirer parti de la richesse des données.
BN : La science des données a-t-elle fait passer le marketing d’un art à une science ?
JJ : Je ne dirais pas que cela a complètement transformé le marketing en un processus scientifique, car le marketing a encore de nombreux aspects qui nécessitent de la créativité humaine. L’analyse des données peut vous donner des projections publicitaires précises, bien sûr, mais quelqu’un doit encore écrire la copie. La science des données, du moins jusqu’à présent, n’a pas fait passer le marketing du domaine créatif au domaine scientifique, du moins pas complètement. Un spécialiste des données marketing peut trouver des réponses à des questions telles que”Qui sont vos clients potentiels ?”et”Comment les gens pensent-ils de votre marque (analyse des sentiments)”, mais en fin de compte, c’est toujours l’équipe créative qui devra mettre en œuvre des méthodes prêtes à l’emploi pour cibler les clients indiqués et répondre aux demandes populaires. sentiments et perceptions de la marque. Donc, à partir de cet exemple, nous pouvons voir que ce que la science des données a fait à la place, c’est qu’elle a rendu la créativité des équipes marketing beaucoup plus efficace et soutenue par le raisonnement. Nous ne tirons plus des flèches dans le noir car nous disposons désormais de données beaucoup plus fiables et prévisibles qu’auparavant. En d’autres termes, la science des données marketing a rationalisé la créativité.
BN : Quelle est la différence entre la science des données marketing et l’analyse marketing ?
JJ : Ils ont beaucoup de choses en commun, telles que la visualisation des données, les requêtes de données et l’obtention d’informations basées sur les données, mais les deux présentent encore plusieurs différences essentielles. Les outils analytiques sont utilisés par les analystes de données pour interpréter et analyser les données marketing historiques. L’analyse, une branche de la science des données, est efficace pour repérer les tendances historiques et transmettre les résultats des performances antérieures. D’autre part, la science des données marketing est efficace pour comprendre comment toutes les données de première, seconde et tierce partie peuvent être utilisées pour obtenir des informations commerciales concurrentielles. Les scientifiques des données marketing sont essentiellement des analystes commerciaux qui se concentrent davantage sur la prévision des effets des actions à venir que sur l’examen des modèles passés.
Bien que la science des données soit nécessaire pour répondre à des problèmes plus complexes concernant l’avenir de l’entreprise, l’analyse est nécessaire pour comprendre l’efficacité marketing antérieure. Pour extraire l’intelligence marketing des données et transformer cette intelligence en connaissance métier, vous avez besoin à la fois de disciplines et d’outils.
BN : Pourquoi l’inclusion de la science des données dans le mix marketing est-elle devenue si importante ?
JJ : La science des données est devenue ces dernières années un élément indispensable du mix marketing. De nos jours, de nombreuses entreprises incluent la science des données dès les premières étapes de l’entonnoir marketing lui-même pour des retours sur investissement plus élevés. Baser vos stratégies secondaires sur des stratégies d’entonnoir marketing primaires basées sur des données aide les marques à prendre de meilleures décisions, à prévoir les tendances et les opportunités futures, à optimiser les budgets, à affiner la segmentation et le ciblage de l’audience, à examiner avec précision la perception de la marque, à améliorer l’expérience client et à planifier une stratégie de contenu plus précise et pertinente..
Les entreprises ne peuvent pas vraiment exclure la science des données de leur plan marketing dans un monde où plus de 2,5 millions de gigaoctets de données sont créés chaque jour. S’ils le font, cela ne leur coûtera pas seulement cher; cela entravera également leur progression.
BN : Croyez-vous que l’IA transformera la science des données ? Quel impact cela aura-t-il sur le monde du marketing ?
JJ : L’intelligence artificielle est essentiellement la prochaine étape de la science des données. À une époque où les entreprises recherchent en permanence de nouvelles méthodes pour vendre à un public sursaturé, l’IA et l’apprentissage automatique améliorent considérablement l’efficacité du processus de science des données et nous offrent un accès inédit aux informations sur les clients.
Avec l’aide de l’IA, nous allons avoir des analyses prédictives et une hiérarchisation des données plus sophistiquées-un système de hiérarchisation automatisé qui déplace des tas de données froides (inapplicables ou moins utilisées) vers un stockage à long terme moins coûteux pour l’accès et la récupération lorsque cela est nécessaire, et en libérant un espace plus précieux pour des données plus utiles, actives et dynamiques sans nécessiter que quelqu’un effectue cette séparation manuellement. Avec la croissance de la technologie de l’IA, l’analyse native du cloud deviendra beaucoup plus vitale pour le processus marketing et le modèle de données en tant que service [DaaS] gagnera en popularité.
Cela ne veut pas dire que les robots IA remplaceront les scientifiques des données dans l’industrie. Nous savons que, aussi avancée que soit la technologie de l’IA, elle nécessitera toujours une intervention humaine pour traiter des données complexes ou extrêmement nouvelles. De plus, les machines n’ont pas de compétences générales ni d’intuition. Du moins pas encore.
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