L’intelligence artificielle est-elle réservée aux grands groupes ? 

L’intelligence artificielle est-elle réservée aux grands groupes ? 

L’intelligence artificielle est-elle réservée aux grands groupes ? Focus sur l’essor du digital et son développement massif dans tous les secteurs de l’économie. Le volume de donnée à traiter devient chaque jour plus important et forme ce qu’on appelle le big data. Aujourd’hui le big data est une véritable opportunité pour qui sait l’exploiter et faire ressortir du lot les données pertinentes, ou smart-data.

Mais parce que l’analyse d’un tel flux suppose des machines performantes et des personnes capables de piloter les algorithmes, seuls en bénéficieraient les très grands groupes ayant les moyens d’enrôler des spécialistes. Or même les petits réseaux de franchise et les commerces de proximités sont concernés par l’analyse de leur data et ils prennent conscience de l’opportunité business que représentent la maîtrise de la data.

Et si intelligence artificielle, algorithme et data scientiste, ne rimaient pas seulement avec grande distribution ?

Souvent perçue comme une solution coûteuse et difficile d’accès, l’intelligence artificielle tend à se généraliser et de plus en plus d’acteurs, proposent aux commerçants des offres nourries à l’IA, telle que la start-up Sharky Data.

Qu’est ce que l’intelligence artificielle peut offrir aux PME ?

La base de client constitue la principale réserve de données, qu’il faudra analyser par la suite. Se pose alors la question du comment : Comment traiter, stocker, vendre et analyser toutes ces montagnes d’informations, qui sont de véritables mines d’or ?

Quel commerçant ne rêve pas de connaître les goûts de chacun de ses clients voire même d’être capable d’anticiper leurs besoins ? En analysant les données de vente, l’objectif est de pouvoir connaître sa cible, ou son client le mieux possible afin de lui adresser via le bon support, au bon endroit ainsi qu’au bon moment un message personnalisé et précis, sur une offre promotionnelle par exemple.

Les bénéfices sont doubles, car le client reçoit un message avec un contenu qui l’intéresse et qui répond à un besoin et l’entreprise quant à elle renforce sa notoriété, son image de marque et sa proximité avec ses clients. En outre, ces actions ciblées suscitent chez le client la préférence et le plus souvent déclenchent la vente. Enfin, grâce à l’analyse des données il est possible d’aller plus loin en anticipant les besoins du client, c’est tout l’enjeu du marketing prédictif.

5 notions clés pour comprendre le Big Data :

Volume, Vitesse, Variété, Véracité et Valeur, voici les 5 mots clés de la bonne exploitation du Big Data en particulier dans le cadre du marketing. En effet, dans le domaine du marketing digital, les volumes de données à collecter et à analyser sont considérables et en augmentation constante avec un accroissement de données en provenance des objets connectés.

Aujourd’hui ce volume important de données est désormais trop important pour être stocké ou analysé de façon « traditionnelle », c’est-à-dire avec des bases de données. Avec le Big Data, nous pouvons stocker et utiliser ces jeux de données à l’aide de systèmes distribués dans lesquels les différentes parties des données sont stockées dans différents endroits, mais rassemblées grâce à un logiciel.

La vitesse est également un facteur déterminant, car il faut gérer un volume croissant de données enregistrées, le tout en temps réel. De plus les données générées sont variées, avec des textes, médias, chiffres, mais encore faut-il qu’elles soient fiables. Enfin pour que les données aient de la valeur et soient intéressantes, il faut pouvoir les analyser et les segmenter et se concentrer sur les données ayant une réelle valeur.

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Faut-il embaucher un data-scientist ?

Faut-il embaucher un data scientist ? La question est légitime, car pour pouvoir tirer au maximum parti des datas collectées et être réactif face à ses clients il faut pouvoir compter dans son équipe sur des profils experts en data.

Mais aujourd’hui les métiers du big data figurent parmi les plus pénuriques et les plus en sollicités. L’obstacle principal dans recrutement de ce métier est lié au fait que les employeurs exigent des profils experts, avec une forte capacité de compréhension et une grande finesse d’analyse afin de traiter des problématiques aussi complexes que stratégiques, alors même que le marché est très récent et que les formations commencent à seulement à se déployer. A cela il faut également préciser que ces recrutements se font dans un contexte d’urgence, ce qui augmente les risques d’erreur de casting, impactant financièrement les entreprises.

C’est pourquoi il n’est pas toujours pertinent de recruter à tout prix des data scientists. Mieux vaut savoir profiter des services de professionnels de la données en externalisant cette phase d’analyse.

Sharky Data fait partie des solutions qui analyse les donnés de vente grâce à des algorithmes puissants et une équipe de data scientists afin d’accompagner ses clients dans la définition des KPIs dont ils ont besoin pour optimiser leur business.

L’avantage de ce type de solution c’est qu’elles permettent de faire du sur mesure. Elles peuvent aussi bien être utilisées en « one shot » si le besoin est très précis et ponctuel ou alors de manière récurrente afin de suivre sa progression et d’augmenter sa performance sur le long terme.

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