Apprentissage automatique

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Adversarial Attacks

Adversarial Attacks : Quand l’IA se fait hacker par ses propres données

L’IA est devenue l’alliée incontournable des entreprises, des gouvernements et même des créateurs de contenu. Mais derrière ses prouesses technologiques, elle cache une faiblesse critique : sa vulnérabilité aux adversarial attacks. Ces attaques manipulatoires exploitent les failles des modèles de machine learning en leur fournissant des données trompeuses pour fausser leurs prédictions.

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Intelligence artificielle et Customer Lifetime Value

Intelligence artificielle et Customer Lifetime Value : un duo stratégique ou un pari risqué ?

L’article de Firmansyah et al. (2024) propose une revue systématique de la littérature sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la gestion du Customer Lifetime Value (CLV). Il met en évidence le rôle des modèles d’apprentissage automatique pour affiner les prévisions de CLV en intégrant les risques liés aux fluctuations des revenus clients, au churn et aux comportements d’achat.

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Analyse lexicale sentiments amazon US

Comment l’analyse lexicale des sentiments transforme les avis Amazon en informations exploitables (Analyse base Amazon – article n°2)

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.

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Analyse des sentiments clients

Pourquoi l’analyse de sentiment est l’avenir des retours clients

Dans le marché ultra-compétitif d’aujourd’hui, les entreprises ne se contentent plus de proposer des produits ou des services—elles doivent aussi offrir une satisfaction client à chaque étape. Pour y parvenir, les marques doivent comprendre non seulement ce que disent leurs clients, mais aussi ce qu’ils ressentent. C’est là qu’intervient l’analyse de sentiment, une approche technologique qui va plus loin dans l’exploration des retours clients pour révéler leurs émotions, opinions et attitudes.

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IA et objectifs marketing

Exploiter l’intelligence artificielle pour définir des objectifs stratégiques en marketing

Le document « Harnessing Artificial Intelligence to Develop Strategic Marketing Goals » rédigé par Anjorin, Raji, Olodo, et Oyeyemi propose un cadre complet pour l’intégration de l’IA dans les stratégies marketing, en mettant l’accent sur la définition d’objectifs marketing stratégiques. Il explore le potentiel de transformation de l’IA dans les efforts marketing, en couvrant des aspects clés tels que la segmentation des clients, le ciblage personnalisé, l’analyse prédictive et l’automatisation des campagnes. Les auteurs suggèrent que les stratégies marketing basées sur l’IA offrent une voie vers un avantage concurrentiel, la croissance des revenus et l’amélioration de l’expérience client.

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Marketing Mix Modeling BI

Marketing Mix Modeling : Allier Créativité et Optimisation Basée sur les Données

Le marketing mix modeling (MMM) peut être considérée comme une évolution de l’analyse marketing traditionnelle, adaptée aux complexités de l’environnement numérique et axé sur les données d’aujourd’hui. Fondamentalement, le MMM fait référence à un ensemble de techniques statistiques utilisées pour mesurer l’impact de diverses activités marketing (telles que la publicité, les promotions, les prix et la distribution) sur les résultats commerciaux, comme les ventes ou la valeur de la marque.

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Effective Bid Advertising

L’évolution du Real-Time Bidding (RTB) : Une collection de documents

Dans le paysage en constante évolution de la publicité numérique, le Real-Time Bidding (RTB) s’est imposé comme l’une des technologies les plus transformatrices. Ce processus permet aux annonceurs de faire des offres en temps réel pour des espaces publicitaires sur des sites web, garantissant que les publicités les plus pertinentes sont affichées aux audiences ciblées en quelques millisecondes. Pour les professionnels, les chercheurs et les étudiants désireux de comprendre les subtilités du RTB, une ressource précieuse a été rassemblée sur GitHub, fournissant une collection complète de publications académiques et d’études sur le sujet.

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Comment l’intelligence artificielle et le machine learning révolutionnent la publicité numérique

Comment l’intelligence artificielle et le machine learning révolutionnent la publicité numérique

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.

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