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.
