Comment la data science valorise-t- elle les données des clients dans le marketing ?

La data science joue un rôle important dans le domaine du marketing.
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Pour faire une bonne campagne marketing, les marketeurs ont besoin de données fiables sur le comportement et les besoins des clients. Pour les avoir, les professionnels utilisent l’intelligence artificielle ainsi que la data science. Pourquoi cette dernière ? Eh bien, c’est ce que nous allons découvrir dans cet article. Quel est le rôle de la data science dans le marketing ? Pourquoi est-il important d’utiliser la data science dans le marketing ? Et pourquoi la data science est toujours reliée à l’intelligence artificielle ?

Quel est le rôle de la data science dans le marketing ?

Le marketing est un domaine très vaste qui a pour objectif d’augmenter le chiffre d’affaires d’une entreprise, et ceci, en utilisant des outils spécifiques. Seulement, pour augmenter les ventes, les marketeurs doivent connaître le marché ainsi que les besoins des consommateurs, et la connaissance de ces paramètres exige la collecte de certaines données relatives au comportement d’achat du consommateur cible.

Pour avoir ces données, les marketeurs font appel à l’intelligence artificielle. Comment ? Eh bien, grâce à des algorithmes d’analyse spécifiques, les professionnels ont la possibilité de récolter la data souhaitée à partir des sources suivantes :

  • les réseaux sociaux ;
  • les plateformes et les applications mobiles ;
  • les sites d’e-commerce, etc.

Cela dit, avoir de la data, c’est bien, mais encore faut-il la traiter, et c’est en fait là qu’intervient la data science. En effet, comme son nom l’indique, cette dernière permet de traiter la data en profondeur. En d’autres termes, à partir des données collectées par les algorithmes, les data scientists vont pouvoir interpréter les différents résultats possibles afin de déterminer la valeur du client. C’est en fait à partir des consultations des data scientists que les marketeurs vont élaborer une stratégie marketing et un plan d’action pertinent pour convenir d’un grand nombre de prospects, et donc, augmenter le chiffre d’affaires.

Pourquoi est-il important d’utiliser la data science dans le marketing ?

Le domaine de la data science évolue de jour en jour, étant donné son rôle important dans l’entreprise. Généralement, les data scientists collaborent avec les marketeurs ainsi que les développeurs, vu que leur principale mission consiste à analyser et à interpréter les différentes données du marché livrées par l’intelligence artificielle. Par ailleurs, lorsqu’il s’agit du marketing, l’utilisation de la data science est très importante, et ceci est dû aux différents avantages qu’elle présente. Parmi ces derniers, on trouve :

Traitement et interprétation efficaces des données

Les data scientists parlent le langage des machines, par conséquent, ils ont la capacité de juger la pertinence des informations déduites à partir des données délivrées par les algorithmes du machine learning. En cas d’erreur, les data scientists ont la possibilité de corriger l’information pour ensuite la transmettre au département marketing.

Réussir son étude de marché

Avant d’élaborer une campagne de marketing, les marketeurs doivent d’abord faire une étude de marché. Cela dit, pour garantir la fiabilité des statistiques, les data scientists doivent intervenir pour vérifier si l’intelligence artificielle affiche des données logiques.

Permettre un bon échantillonnage des clients

Grâce à la data science, les marketeurs ont la possibilité de déterminer, avec exactitude, le profil de leur potentiel client. Ce paramètre est très important dans l’élaboration de la stratégie d’échantillonnage.

Pourquoi la data science est toujours reliée à l’intelligence artificielle ?

On a traité la relation entre le marketing et la data science, maintenant, il est temps de comprendre pourquoi celle-ci est toujours affiliée à l’intelligence artificielle. Eh bien, sachez que malgré l’évolution de l’intelligence artificielle, les algorithmes peuvent se tromper, étant donné que l’apprentissage se fait automatiquement, sans l’intervention humaine, et dans le cadre professionnel, une erreur d’interprétation ou d’analyse d’un algorithme peut coûter des millions ! C’est pour cela que les entreprises engagent des data scientists pour superviser les performances de l’algorithme.

La supervision de l’algorithme par les data scientists est basée sur l’utilisation de certaines méthodes qui permettent de localiser le problème. Parmi ces méthodes, on trouve l’arbre de décision. En effet, ce dernier permet de schématiser la logique de l’algorithme afin de mieux comprendre son processus de prise de décision. De plus, en comprenant la logique de fonctionnement de l’intelligence artificielle, les data scientists peuvent proposer une amélioration de la collecte et du traitement des données. C’est ce qui explique l’importance de la data science dans l’intelligence artificielle.

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