Le Break-Even Point (BEP), ou seuil de rentabilité, est le niveau d’activité (ventes en unités ou en valeur) à partir duquel une entreprise couvre l’ensemble de ses coûts fixes et variables.
Au-delà de ce seuil, elle commence à générer un profit. En deçà, elle subit une perte.
Break-Even Point (BEP) – Point mort Lire la suite »
Le Category Development Index (CDI) est un outil puissant, permettant d’analyser la performance d’une catégorie de produit dans un segment donné (zone géographique, tranche d’âge, groupe socio-économique) par rapport à sa performance moyenne sur l’ensemble du marché.
Qu’il s’agisse de marketing, de finance ou de recherche en santé, les statistiques ne sont plus l’apanage des experts en mathématiques. Elles se révèlent aujourd’hui indispensables pour analyser le présent, prévoir les tendances et guider des décisions stratégiques avec précision.
Les outils et l’interprétation des statistiques : Décrypter les données comme un pro Lire la suite »
Le marketing digital est devenu un écosystème ultra-fragmenté. Entre Google Ads, Facebook, TikTok, e-mailing, SEO et programmatique, les marques jonglent avec des dizaines de plateformes et des milliers de données. La question n’est plus « comment lancer une campagne ? », mais « comment l’optimiser en temps réel, sur tous les canaux, sans perdre en performance ? »
C’est ici qu’intervient ALBERT, une intelligence artificielle cloud-native, conçue pour intégrer, analyser et piloter l’ensemble de votre stack marketing.
ALBERT : L’IA qui pilote vos campagnes marketing comme un stratège digital Lire la suite »
« Machine Learning for Business Analytics » de Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Kuber R. Deokar et Nitin R. Patel est un ouvrage complet et détaillé sur les concepts, techniques et applications du machine learning dans le domaine de l’analyse des affaires. Cette quatrième édition, publiée en 2023, s’adresse principalement aux étudiants et professionnels cherchant à maîtriser les outils et méthodes de l’analyse prédictive et du data mining.
Livre « Machine Learning for Business Analytics » Lire la suite »
Dans un monde où les décisions marketing sont de plus en plus guidées par les données, la modélisation des comportements d’achat occupe une place centrale dans la stratégie des entreprises.
Dans le secteur du BtoC, comprendre la perception des produits est devenu un véritable enjeu stratégique. Grâce aux données issues d’Amazon, il est désormais possible d’aller bien au-delà des simples caractéristiques techniques pour s’appuyer sur des insights profonds qui alimentent directement les critères perceptuels. Ces informations, lorsqu’elles sont exploitées avec intelligence, deviennent un levier puissant pour modéliser un portefeuille d’activités performant et optimisé. Voici comment les leaders du BtoC transforment ces données brutes en avantage concurrentiel.
Dans le cadre du Customer Product Reviews Project, nous plongeons dans les profondeurs des avis clients sur Amazon pour extraire des données percutantes, détecter des tendances incontournables et convertir ces insights en actions concrètes. Objectif ? Booster la performance des produits et offrir aux consommateurs une satisfaction durable.
Dans un monde où les consommateurs ont le pouvoir de façonner la perception des marques en quelques clics, il devient essentiel de décoder leurs sentiments et émotions exprimés dans les avis en ligne. Bien au-delà des simples étoiles de notation, l’analyse des sentiments offre une compréhension profonde des perceptions et attentes des clients.
Dans notre 5e volet de la série d’analyses des avis Amazon, nous nous penchons sur un produit bien-être intrigant de la catégorie beauté : « [Nom du Produit Masqué] ». Si le nombre d’avis est relativement faible (seulement 9 au total), ces critiques ne manquent pas de révéler des tendances intéressantes. Alors, comment juger un produit avec si peu de retour client ? Pour répondre à cette question, nous avons également examiné la qualité des avis et leur utilité perçue par d’autres utilisateurs.
Plonger dans les avis clients, c’est comme ouvrir une fenêtre sur l’âme d’un produit. Pour notre 4e article de la
Cet article est le troisième volet de notre série consacrée à l’analyse des avis clients et à leur impact sur
Avec la croissance des géants du commerce en ligne comme Amazon, le volume considérable de retours clients représente à la fois un défi et une opportunité pour les marques et les marketeurs. Passer au crible des millions d’avis pour évaluer le sentiment des consommateurs peut être une tâche décourageante sans les bons outils, mais l’analyse lexicale des sentiments offre une solution simple et efficace. Bien que cette méthode soit moins complexe que les approches basées sur l’apprentissage automatique, elle constitue un point de départ précieux pour comprendre les attitudes des consommateurs.
Lancer un projet d’analyse des avis Amazon peut être une étape transformative pour les fabricants et distributeurs cherchant à affiner leur stratégie concurrentielle. Avec des millions d’avis clients disponibles en ligne, ces informations offrent des données précieuses pouvant influencer les décisions produits, les efforts marketing et les améliorations du service client. Cependant, exploiter cette richesse d’informations nécessite une approche réfléchie et stratégique.
Une récente étude, publiée dans l’International Journal of Frontiers in Engineering and Technology Research par Oloruntosin Tolulope Joel et Vincent Ugochukwu Oguanobi, explore comment les entreprises peuvent exploiter la puissance de l’analytique prédictive pour améliorer leur rentabilité et identifier de nouvelles opportunités d’expansion.
La capacité à exploiter et à interpréter les données de manière efficace est devenue un véritable atout. Avec une surabondance d’informations, la demande d’outils performants et faciles à utiliser, capables de transformer les données en insights exploitables, est plus forte que jamais.
Knime : Le moteur de l’analyse de données pour les marketeurs Lire la suite »
Le web scraping est un processus automatisé d’extraction de données à partir de sites web. Il consiste à utiliser des outils logiciels ou des scripts pour collecter de grandes quantités de données publiques disponibles sur le web. Cette méthode est largement utilisée par les entreprises, les chercheurs et les particuliers pour recueillir efficacement des informations à diverses fins. Voici une explication plus détaillée du web scraping.
Qu’est-ce que le Web Scraping ? Lire la suite »
Ces dernières années, la publicité numérique a été profondément transformée par l’émergence du ciblage automatisé, des enchères, et de l’optimisation des annonces, le tout propulsé par les avancées en intelligence artificielle (IA) et machine learning (ML). Ces technologies redéfinissent la manière dont les annonceurs mènent leurs campagnes, offrant une approche plus efficace, ciblée et rentable pour atteindre leurs audiences. Cet article explore en détail l’impact de l’IA et du ML sur la publicité numérique, en montrant comment ces outils optimisent les campagnes publicitaires, simplifient les processus d’enchères et ouvrent de nouvelles possibilités de personnalisation.
L’Analyse des Préférences Multidimensionnelles est une méthode utilisée en marketing pour évaluer les préférences des clients sur plusieurs attributs ou
Analyse des Préférences Multidimensionnelles en Marketing Lire la suite »
Le Brand Development Index (BDI) est un indicateur qui permet de mesurer la performance relative d’une marque dans un segment de marché particulier (par exemple, une région géographique, un groupe démographique, ou un autre critère de segmentation). Il permet de comparer cette performance à la performance globale de la marque sur l’ensemble du marché.
Brand Development Index (BDI) Lire la suite »
